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我只有一天的回忆！
運氣
个人觉得，熟练使用Python/R的数据挖掘框架，能够读C++或者Python/R写的代码，必要的时候能够修改。
不过我还真见过基本不会写代码人在做所谓的数据挖掘，蛤蛤蛤
谢壮士邀请。
懂矩阵，包括空间的概念，模的概念，矩阵的各种分解。
懂最优化算法，包括图优化，凸优化等。
懂英文，能看懂最新的工作，熟悉各种专业名词。
懂概率统计，懂数据库技术，懂微积分，懂算法，懂并行化计算等等等等。
对数据要敏感，计算所卜东波老师有句话：“算法和雕塑很类似，就像每块石头包含一个雕塑一样，算法使得问题露出本来的面目。”
数学和英语，是数据挖掘和机器学习等工作的基础。保持不断的实践，才能保持对模型的熟悉。
我觉得编程能力相比之下算是最不重要的吧。。。
我同意 @张远 先生提到的所有那些理论知识都是重要的，但是那不是全部。 已现实的工作场景来说， 做 Data Mining 的人首先需要有能力处理小规模数据集，熟悉 R 或者 Python 的数据处理工具链。 同时如果是做大规模数据分析的话，主流的大规模数据处理平台总要熟悉一种才行。
如果编码能力弱，你将会严重的依赖其他 engineer 来帮你提供数据集，帮你把分析结果转化成产品等等。 这些都会严重的影响个人工作的 scope 和效率，所以维持水准以上的编程水平相当重要。
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運氣
个人觉得，熟练使用Python/R的数据挖掘框架，能够读C++或者Python/R写的代码，必要的时候能够修改。
不过我还真见过基本不会写代码人在做所谓的数据挖掘，蛤蛤蛤
谢壮士邀请。
懂矩阵，包括空间的概念，模的概念，矩阵的各种分解。
懂最优化算法，包括图优化，凸优化等。
懂英文，能看懂最新的工作，熟悉各种专业名词。
懂概率统计，懂数据库技术，懂微积分，懂算法，懂并行化计算等等等等。
对数据要敏感，计算所卜东波老师有句话：“算法和雕塑很类似，就像每块石头包含一个雕塑一样，算法使得问题露出本来的面目。”
数学和英语，是数据挖掘和机器学习等工作的基础。保持不断的实践，才能保持对模型的熟悉。
我觉得编程能力相比之下算是最不重要的吧。。。
我同意 @张远 先生提到的所有那些理论知识都是重要的，但是那不是全部。 已现实的工作场景来说， 做 Data Mining 的人首先需要有能力处理小规模数据集，熟悉 R 或者 Python 的数据处理工具链。 同时如果是做大规模数据分析的话，主流的大规模数据处理平台总要熟悉一种才行。
如果编码能力弱，你将会严重的依赖其他 engineer 来帮你提供数据集，帮你把分析结果转化成产品等等。 这些都会严重的影响个人工作的 scope 和效率，所以维持水准以上的编程水平相当重要。