如何成为数据挖掘工程师?

数据挖掘工程师所需的技能 数据获取：日志收集 Scribe、Flume和爬虫等。数据处理：流式计算的storm， spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等。数据分析：HIVE、SPARKSQL、基本算法、数据结构等。数据存储：分布式数据存储-HDFS等。

数据挖掘工程师可以通过学习考取两个证书，证书目前主流有两个，一个是CDA，另一个是CPDA。CDA全名是数据分析师，主要是数据分析方法、技术和软件操作为主。它包括：统计概率基础；数据分析模型方法；软件、工具的运用。如果这些技术不会，也不可能会操作数据分析。

还有一个比较重要的就是良好的客户沟通能力。可以明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，调整客户对数据挖掘的误解和过高期望，让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力，这一点是工程师往后发展的一个很关键的点。

另外可以在某个挖掘流程进行深入考查，例如询问对方如何避免过度拟合，如何从大量的候选变量中进行筛选，如何评价或比较模型的效果。解决问题 软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。

实际的开发能力和大规模的数据处理能力是成为大数据工程师的一些必备要素。因为许多数据的价值取材于挖掘的过程，你不得不亲自动手才能发现金子的价值。即便在某些团队中，大数据工程师的责任主要以商业分析为主。

这个是一个比较常用的分布，你必须要了解它的pdf和cdf，要明白 sigmoid function 是怎么来的，它的求导怎么算。更重要的是必须知道Logistic Distribution的参数和这两个参数是干嘛的，如果可以研究还可以研究一下它的物理含义，因为物理意义在现实生活中非常有用。

谁有一个解读红外光谱的例子?

1、解析红外光谱，首先从基础做起：计算分子的振动自由度，然后解读基频、泛频和特征指纹峰。注意，诱导效应、共轭效应和氢键等就像调和音符，它们对峰位的微调至关重要。特征峰是解读的主线，但也不能忽视相关峰的协同作用，这就像乐曲中的和声，共同构建出丰富的谱图世界。

2、对于您提供的红外光谱图，我可以为您初步解析其包含的官能团。首先，3400附近出现的峰通常指示存在氢氧键（OH），这是醇或酚等官能团的特征。在1200左右的波长，可能是C-O键，常见于醚或酯类化合物。第一个图中，2400左右的峰可能对应于氰基（CN），常见于腈或某些胺类化合物。

3、远红外区：以无机物为例，远红外区可以用于研究晶体结构，如红外光谱测定矿物中的硫酸盐、硅酸盐等。红外光谱的作用：分析物质的分子结构：红外光谱可以通过分析物质的分子振动信息，确定分子中的化学键类型、数量、位置和取代基等信息，从而推断出物质的分子结构。

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