世界上最牛的数据挖掘

世界上最牛的数据挖掘系统，能够通过大数据分析找到人类历史上最伟大的发明创造。这个系统叫做阿尔法狗。在人工智能领域，阿尔法狗可以说是无人能敌的存存在。，这样一个强大的机器人，却有一个致命的弱点，那就是不能自我思考。这也是为什么它被称为“人工智障”的原因。因为它的大脑脑中没有任何意识，所以它只能依靠外界的刺激来学习。而且，由于它的身体构造非常特殊，所以它的行动也不是那么灵活。

一、数据挖掘的就业前景怎么样？

优质答案1

数据挖掘不知道，土木工程挖掘机专业前景不错

优质答案2

这也是新型行业，按照国家提倡的互联网加时代的发展，前景很好啊！

优质答案3

谢邀，在研究生阶段，人工智能原理是我的一门必修课，而数据挖掘属于人工智能的一个子领域，也算是比较新颖的一个专业。所以下面回答下这个问题。

，要想知道数据挖掘，需要先知道什么是大数据，因为大数据时代的到来，使得数据挖掘成为一门必不可少的专业。

什么是大数据

大数据是指数据集数据的大小通常超出了常用的软件工具获取、有效、管理和处理的可承受范围的能力。下面有一张图，可以很形象的看出来，地球上的数据量增长是多么惊人，2006年，全球一共新产生了约180EB的数据，到2020年，这个数据量将会增长44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）！数据量大的惊人，在如此之大的数据浩瀚之中，提取发现有用的信息，普通的数据管理工具，根本无用武之地！

什么是数据挖掘

数据挖掘该上场了，数据挖掘就是通过各种算法，规则归纳AQ算法；决策树ID3、C4.5；范例推理:CBR；遗传算法:GA；贝叶斯信念网络等各种关联规则，各种新型的数据挖掘工具，数据挖掘软件来从大数据海洋中提取需要的信息。

第一代数据挖掘软件为CBA，是新加坡国立大学研究。基于关联规则的分类算法，能从关系数据或者交易数据中挖掘关联规则，使用关联规则进行分类和预测。

第二代数据挖掘软件DBMiner，与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，具有高的可扩展性，能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集 。

第三代数据挖掘软件SPSS Clementine，和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中，由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的功能，能够挖掘网络环境下（Inter/Extra）的分布式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成。

随着科技发展，数据挖掘工具也在更新换代，使得数据挖掘更加精确与简单。

所以想告诉题主的是，随着人工智能、随着大数据时代的到来，数据挖掘专业是一个很有就业前景的专业，这个专业又不是孤立的，它是一个工具，需要结合人工智能，机器学习，智能推荐系统等等领域才比较有学习价值！

希望对你有用，要是对你有所启发，希望给个赞，点点关注呗！

二、大数据挖掘的前景如何？

优质答案1

先说结论，大数据挖掘的发展前景

在技术方面，科学家们从现有层面上提出各种新兴技术。比如从数据处理角度，有分布式处理方法MapReduce，较著名的应用工具有Hadoop 和DISCO。在如何提取有价值的信息，处理底层的结构化技术支持外，数据挖掘算法，机器学习算法都是必不可少的。

在信息安全方面，大数据挖掘将成为信息安全发展的契机。如今，数据无处不在降低了自身信息的安全性，各种为信息安全服务的技术和产品成为大数据研究中心的方向和信息安全领域的首要问题。如何保证数据产业链的安全对信息安全发展具有重要的意义。

在企业经营管理和产业服务方面，大数据挖掘将成为企业及服务机构等诸多行业的转折点。伴随着大数据挖掘技术在企业管理中带来经济效益的，也带来了管理模式的巨大改变，企业必须拥有三类人才管理人才、分析人才及技术型人才。

在教育教学方面，一所具有强大数据挖掘能力的远程教学平台，信息化教学的数字校园，能为师生提供更具个性化的数据支撑和服务。在校园启用“大数据”，通过便捷的多元的采集方式，建立基础数据平台并和教学资源，提供标准数据接口，统一采集、认证，集中存储，开放计算，最终消除“信息孤岛”。

在商业价值方面，大数据挖掘将成为创造价值的核心。时间虽短，历经二十年打开了一个新的时代，引领全球进入创新和发展的新的竞争模式。

大数据分析与挖掘，需要通过数据分析来发现现状，并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。

国内市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱，比较零碎尚不系统化。目前对数据需求最强烈的行业依此是金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等

目前有四大方式获取数据

网络爬虫，用Python及Go等开发了自己的爬虫平台，对几十个网站进行每日抓取获得相关信息

Wi-Fi接入方案，我们自己开发了一套完整的软硬件方案，优势是超高的ROI（投资回报比），且免费提供给物业管理者，帮助其实现靠网费赚钱以及推广费赚钱。在与其协商的基础上，获得用户数据。这主要是OpenWRT的开发以及一些智能硬件和客户端的开发。

提供一些图像方面的API，进行图片搜索及人脸搜索，满足客户在图像处理和图像识别方面的一些需求。开发主要用到一些Machine Learning和Deep Learning的算法，使用C++/Open CV/Matlab等。

数据服务需求方自行提供。

利用数据分析产生深层次有价值的理解。基于以上各种方式获得的数据，我们可以做最简单的统计分析、用户及品牌理解、用户画像、各品牌或各产品型号之间的关系等等，了解现在和历史并争取预测未来。

常用的工具是Python/R/SPSS等，算法包括最简单的统计、稍微复杂一些的Machine Learning、现在被捧上天的Deep Learning以及Collaborative Filtering等等。

国内企业，不论是国企还是民企，真正在业务决策中以数据分析结果为依据的，主要集中在银行，保险，电信和电商等几个行业。以IT预算最充沛，人员能力最强的银行为例，目前主要是大型银行在导入数据分析。

加米谷大数据开发9月零基础班，已开课可试听；大数据分析10月零基础班，预报名中...

相关

什么是数据挖掘？数据挖掘的一般过程是怎样的？

https://.toutiao./i6710107362302099981/

三、国内有哪些数据分析和数据挖掘的牛人？

优质答案1

做数据分析和挖掘的人才是需要培养的，每年有将近200万IT各专业的毕业大学生，数据分析和挖掘属于应用型人才，门槛并不是很高，需要合适的岗位来培养。国内数据分析和挖掘的现状是，国外发达国家画一个跑道，让国内去跟着学跟着跑。国外有什么，国内跟着上什么项目。创新都好像是国外的事情。国内就是不停的陪跑，利润的大头都给国外的公司赚去了。至于人才是根据项目而定的，做过一个或者两个，再或者参与过项目的，基本也都能算做这方面的人才。做的精的牛人是寥寥无几，大部分都被外国公司挖走。这方面就好像科技树，国外掌握着树干，树枝树叶在国内，短时间都能够培养，而且长得很快。

国内的各大互联网公司都有这方面的人才，在项目上做个一年，基本都已经成树枝了。要想单独长出树干，那就需要大的投入。腾讯、百度、京东、阿里都在投入。其实这是一个长期投入的过程。现在的结果还都是产生初级品，离树干还是比较远。

时势造英雄，一个人才如果没有一个环境，成不了牛人。同样一个牛人离开了属于他的环境自然就降级了。当今互联网迅猛发展的时代，一个人才培养起来很快，淘汰的速度也更快。牛人也只能是牛一时。