數據挖掘工程師的技術圖譜和學習路徑：
1.基礎知識
數據挖掘工程師是負責從大量數據中發現潛在模式、趨勢和規律的專業人士。以下是數據挖掘工程師需要掌握的基礎知識：
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數據庫知識：熟悉關系數據庫和非關系數據庫的基本概念和操作，掌握SQL語言。
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統計學基礎：了解統計學的基本理論，包括概率論、假設檢驗、回歸分析等。
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機器學習：掌握常見的機器學習算法，如決策樹、邏輯回歸、支持向量機、神經網絡等，了解算法原理和應用場景。
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數據預處理：熟悉數據清洗、特征選擇、特征轉換等數據預處理技術，能夠處理缺失值、異常值等問題。
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數據可視化：掌握數據可視化工具和技術，能夠將數據轉化為可視化圖表和圖形，幫助分析和解釋數據。
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編程技能：熟練掌握至少一種編程語言，如Python、R等，在數據處理和分析過程中能夠編寫程序自動化處理數據。
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深度學習：了解深度學習的基本概念和常見模型，如神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等。
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數據挖掘工具?
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