蓝山屯河员工待遇如何？
数据挖掘的就业前景怎么样？
云计算、大数据、人工智能等技术的兴起与发展，使得相关产业与行业也相应发展起来，与此同时，该行业对于人才的需求也就随之产生，也就是说，学习相关专业的同学们，你们未来的就业前景还是比较广阔和光明的。
具体到数据挖掘，首先你要搞清楚数据分析和数据挖掘这两个侧重是不同的，数据分析总的来说更强调如何把结果解释清楚，数据挖掘侧重于如何从数据中得到想要的东西。
无论是数据挖掘还是数据分析，在如今的互联网金融里还有游戏安全分析中需求都是比较明显的，而且需求量逐年上升，加之数据挖掘、大数据的概念十分火爆，企业招聘人才的时候一定会有所倾向，所以从事数据挖据和数据分析前景都是很不错的。
不过在入行之前，你一定要先有一个心理准备以及其他的知识储备，这一行要求人才往往具有多方面的知识技能，统计，高数，线性代数，矩阵论，机器学习，人工智能之类的知识都要知道，所以学好专业知识显得尤为重要。想要在该行业内发展的好，你必须是一个懂得这些多方面只是的多面手型的人才。
一专多强，也是未来人才必备的一种品质与特征，你需要在自己的专业领域做精做强，还需要对与之相关的诸多旁枝细节多有涉猎。
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。
首先，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***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（Internet/Extranet）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。
这是一个比较精确的科学。首先在app泛滥的年代自然而然产生微营销，***营销。而未来10年均是***引领潮流。现在事业单位越来越少，而私企外企主打销售。大数据是销售利器，是命门所在，所以这门专业有利可图，钱哗哗的。
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