人工智能/数据挖掘需要什么职业技能

作为从事人工智能领域数据挖掘工作的专业人员，需要具备以下职业技能：

数据理解与分析：能够理解不同类型的数据，包括结构化数据（如数据库）和非结构化数据（如文本、图像等），并能够进行数据预处理和探索性分析。
机器学习算法：熟练掌握常见的机器学习算法，如分类、聚类、回归、推荐系统等，并能够选择合适的算法进行模型构建和训练。
数据挖掘工具：熟悉常用的数据挖掘工具和软件，如Python中的Scikit-learn、R语言中的Caret等，能够利用这些工具进行数据挖掘任务。
数据可视化：具备数据可视化的能力，能够利用图表、可视化工具等方式清晰地展示数据分析和挖掘结果，以便更好地理解数据和模型。
特征工程：了解特征工程的重要性，能够进行特征选择、提取和转换，以提升模型的性能和效果。
数据处理与处理工具：熟悉数据处理的常用技术和工具，如数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，并能够使用相应的工具进行数据预处理。
数据库和SQL：掌握基本的数据库知识和SQL语言，能够进行数据查询、数据提取和数据整合，为数据挖掘任务提供数据支持。
交叉学科知识：具备对数学、统计学、计算机科学等相关学科的基本了解，能够在数据挖掘过程中运用相应的数学和统计方法。
问题解决能力：具备良好的问题解决能力，能够发现数据挖掘过程中的难题，并提供有效的解决方案。
持续学习与科技关注：关注人工智能和数据挖掘领域的最新进展和技术趋势，持续学习和更新知识，保持与行业的同步。

以上职业技能将帮助数据挖掘从业者在人工智能领域中开展数据分析和挖掘工作，利用机器学习算法和数据处理技术，从大量数据中发现有用的模式和信息。同时，不断学习和更新技术，掌握最新的数据挖掘工具和方法，提升自己的专业水平。