从数据挖掘本身来看,算法设计是数据挖掘的核心,而统计学为数据挖掘提供了指导思想,同时数据挖掘又需要数据库和分布式计算的支撑,所以说数学、统计学、计算机(软件工程)这几个学科在数据挖掘中都起到了比较重要的作用。
从数据挖掘研发的角度来看,算法工程师往往是研发的重要参与者,因为数据挖掘的核心是算法设计,算法设计关系到数据挖掘的效率以及质量,另外算法设计还要综合考虑多种不同的应用场景,而这往往是算法设计师的工作内容。
从项目实施的角度来看,具备计算机(数据库)相关知识的工程师从事数据挖掘工作是比较普遍的现象,一方面计算机专业往往也具备扎实的数学基础(算法基础),另一方面计算机工程师也能够完成算法的实现过程,所以数据挖掘的项目实施过程往往是由软件工程师来完成的,包括数据库工程师。
从应用场景的角度来看,数据挖掘往往是由统计学工程师完成的,因为数据挖掘的应用场景与大量的生产场景密切相关,而统计学工程师往往都具有丰富的行业背景经验,所以具体的数据挖掘工作往往是由统计学工程师完成的。
综上所述,数学、统计学、计算机(软件工程)专业都是参与数据挖掘的直接学科,但是数据挖掘的不同阶段往往有所侧重。
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