1. 数据挖掘原理与算法，python工程师？
学习Python可以做什么？
Python开发分为web开发、爬虫工程师、数据清洗工程师、算法工程师等方向。还有数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能，自然语言处理等方向。算法工程师，机器学习，人工智能等对数学、算法要求很高，通常都要求是985大学数学相关硕士以上学历。
对于普通人来说，一般都选择先做web开发或者是爬虫工程师，数据清洗方面的工作，等到有一定的工作经验之后在转向其他的岗位。如果现在着急找工作的话，可以先系统学习web开发以及爬虫方面的知识点，以后再深入研究其他的。
之前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线，可以参考一下，挺详细的。
第一部分：Python语言基础第二部分：数据库开发第三部分：web前端第四部分：Python web开发第五部分：Python web项目（项目截图可访问如鹏网官网）第六部分：Linux第七部分：NoSQL第八部分：数据可视化第九部分：爬虫技术第十部分：人工智能有网络的地方就可以学习，有更多的时间来练习项目，夯实基础，有问题随时提问，老师实时在线答疑，口碑不错，基本上都是慕名而去的。每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，把控学习质量，为以后的面试做准备，有新的课程，新的技术更新了，也是可以继续申请了来学习的。
2. 机器学习与深度学习中聚类关联决策跟分类是什么？
大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。
所以总体可以认为深度学习跟机器学习都属于数据挖掘的方法。
(1)分类
分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。
比如我们在电商商平台上的各类产品，肯定要按照产品属性进行分类，对应的数据挖掘的分类，就是利用属性去寻找有共同特点的数据对象，归到一个大集合。
(2)回归分析
回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。
比如，我们有了过去三年的销售数据，我们就可以抽象出影响销售的因素，对未来的销售数据做出预测。
(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。
（4）关联规则
关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。
我们最喜欢举得例子，就是爸爸去超市购物的例子，爸爸去超市买奶粉，如果在旁边放上爸爸喜欢的啤酒起子、酒精饮料，肯定能引导消费。
(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、
分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不 严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。
目前的大数据处理，已经不是结构数据为天下，而是有大量文本、音频、视频、图像等非线性数据，所以基于神经网络的深度学习算法，目前已经蓬勃发展，不可阻挡的改变着一切。
(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
这个我个人的理解，更像是用户行为画像，目前基于HTML5的前端页面，已经有了充足的信息获取能力，比起之前的HTML静态页面，实在太强了。以前困惑我们的用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等已经慢慢得到了解决。
3. 数据分析数据挖掘与计算机视觉哪个领域对数学要求更高？
个人感觉是数据分析吧，对计算机视觉不太熟悉。数据分析需要很多数学课和统计类课。在很多人印象里统计学就包括在数学里，其实不是，我们国家在08年的时候统计就已经从数学分出，统计和数学现在是平行的，都是一级学科。
数据分析其实和统计类课程和更相关，需要很多的统计类课程，像概率论，数理统计，多元统计分析，回归分析，时间序列，统计与机器学习等。
数据分析的方向也有很多，比如有做算法的，也有做视频处理的等等。数学或者说统计类课程学好了，再根据方向选择需要的计算机课程就好，当然不同的课程需要的数学基础和计算机课程是有不同的。像我们系的信息与计算科学专业，正在进行专业改革，在学生实习的时候，给出几个方向，不同的方向，培训不同的课程，选择自己擅长的和感兴趣的。这样，既利用了自己大学期间打下的数学基础和计算机方面的严格逻辑训练，又针对社会的需要进行了培训，效果还是不错的，至少从就业方面看还是不错的。
好多人有个误区，既然这样，我直接去社会培训机构培训就好了，干嘛上大学？上大学不但叫你怎么做，最主要的是告诉你为什么？因为新的语言不断出现，越新的需要越高级，高级好用，但坏处是什么呢？就是好多时候不知道为什么。你只知道一块一块的。但每一块内部是什么，不了解。比如说，简单的排序，在Python里一个函数就实现了，但怎么实现的不知道。大学的课程就是训练这个的，告诉我们为什么，比如排序可以用冒泡法。知道了为什么问题发生变化之后我们同样可以解决。我觉得这才是大学最重要的作用。
4. 数据科学与大数据技术是干什么的？
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。
5. 大数据工程与大数据技术的区别？
大数据工程和大数据技术是两个不同的概念，它们在以下几个方面存在区别：
定义：大数据工程是指将大数据技术应用于工程项目中，旨在解决大规模数据处理和存储的问题。而大数据技术则是指一系列用于处理和存储大规模数据的软件和硬件技术。
应用领域：大数据工程主要应用于需要对大量数据进行处理和存储的工程项目中，例如科学研究、金融、医疗、智慧城市等。而大数据技术则广泛应用于各个领域，包括互联网、电商、物流、广告等。
技术栈：大数据工程通常需要使用一系列的软件和硬件技术，如分布式存储系统、分布式计算框架、数据处理框架、数据挖掘和机器学习工具等。而大数据技术则侧重于软件技术，如数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面的技术。
复杂性：大数据工程涉及的工程项目通常需要处理海量数据，并且需要解决数据存储、数据处理、数据分析等多个方面的问题，因此相对较为复杂。而大数据技术则侧重于解决数据处理和分析的问题，相对较为简单。
总的来说，大数据工程和大数据技术在定义、应用领域、技术栈和复杂性等方面存在明显的区别。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的技术或工程方法来解决大规模数据处理和存储的问题。
6. 数据挖掘的主要学科来源？
数据挖掘主要来源于数据库和统计学，
数据挖掘目标是针对各种数据，都能提取出 我们需要的知识结构的 表达式。
所以它是一个大杂烩， 这个大杂烩里没能找到很通用的原理，目前这个概念已经不火了
说来自数据库 是因为数据挖掘不是玩理论，是必须从实在数据开始的过程。
而算法很多都来自于以前统计理论，以及机器学习理论。
7. meta分析与数据挖掘区别？
Meta分析和数据挖掘是两种不同的数据分析方法，它们的目的和应用领域也有所不同。
Meta分析是一种系统性地分析并综合多个已有研究结果的方法。在Meta分析中，研究者会收集多个研究的数据和研究结果，并将其进行汇总和统计分析，进而获得更加准确和可靠的结论和洞察，帮助人们更好地理解现象和问题。Meta分析通常应用于医学和社会科学等领域，以确定不同研究结果的一致性、探究异质性、描述研究间关系等。
数据挖掘是指从大量数据中提炼出有价值的信息和规律的过程，通常采用统计学、机器学习和深度学习等方法，以发现数据中的隐藏模式、趋势、关联性和异常等信息。数据挖掘可以应用于多个领域，例如商业、金融、医疗、教育等，帮助人们做出更加准确预测、优化流程、产品开发、市场分析等。
虽然Meta分析和数据挖掘都基于对数据进行分析和处理，但二者的目的和应用领域存在明显差异。Meta分析更注重多个研究结果的汇总和统计分析，要考虑数据来源和数据质量等问题；数据挖掘则更专注于数据本身，希望从数据中发掘出有用信息和规律，以发现潜在的商业、科学或社会价值。
