Python語言的崛起讓大家對web、爬蟲、數據分析、數據挖掘等十分感興趣。數據挖掘就業前景怎麼樣？關於這個問題的回答，大家首先要知道什麼是數據挖掘。所謂數據挖掘就是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的信息的非平凡過程。
數據挖掘基於人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。那麼當今社會，數據挖掘就業前景可觀嗎？掌握數據挖掘的技術到底能不能讓我們順利的找到一份好工作，今天小編就來和大家說一說。
大數據時代我們為什麼要重視數據挖掘。數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式和規則的業務流程。談到發現模式與規則，其實就是一項業務流程，為業務服務。我們要做就是讓業務做起來顯得更簡單，或直接幫助客戶如何提升業務。
在大量的數據中找到有意義的模式和規則。在大量數據面前，數據的獲得不再是一個障礙，而是一個優勢。在現在很多的技術在大數據集上比在小數據集上的表現得更好――你可以用數據產生智慧，也可以用計算機來完成其最擅長的工作：提出問題並解決問題。模式和規則的定義：就是發現對業務有益的模式或規則。發現模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優化客戶獲取資源，既考慮客戶數量上的短期效益，同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。
現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為算法模型、數據挖掘、數據分析三種。算法模型崗位，對數學統計知識要求最高，需要研究現有模型並提出改進意見，且最好熟悉一種編程語言。
數據挖掘崗位，和算法崗位相比，對數學統計知識要求要低一些，但最好也是數學統計專業，能看懂公式推導流程，理解算法原理，理解參數含義，且有一定的編程能力，熟練使用java或python，能通過調用第三方機器學習庫寫出符合工業要求的代碼。數據分析崗位，會基本的統計即可，有一定的sql功底，即對數學和編程要求較低，但是對業務也求較高，需要了解行業，瞭解業務，能提出好的idea。三種崗位需要相互配合、相互補充，各有各的重點。
觀點補充：
python強調程序員的生產力，讓你把精力集中在邏輯上而不是語言本身上。你能想象用一下午時間實現從0開始一個簡單的搜索引擎嗎？C++顯然是不行的。
你的大部分時間都將花在實現基本數據結構和調試語言錯誤上。
而用python，你要做的就是真正理解搜索算法，之後的實現真的很簡單。
我覺得用python很適合算法研究，不僅僅是數據挖掘。快速開發能讓你迅速驗證你的想法，而不是把時間浪費在程序本身上（想象一下你寫了一星期的c++，調了一大堆指針錯誤，最後發現想法本身就有錯誤。。）當你知道你已經有了一個正確的算法，要使他運行速度提高只需用c++等重寫性能瓶頸並嵌入就行了
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