人工智能/数据挖掘要求哪些职业能力

人工智能领域的数据挖掘工程师需要具备以下职业能力要求：

数据分析与理解能力：能够理解业务需求，识别和收集相关数据，并进行数据预处理、清洗和整理，以便进行有效的数据挖掘和分析。
统计学和机器学习知识：具备扎实的统计学和机器学习知识，包括常见的数据挖掘算法、分类技术、聚类分析、回归分析等，能够选择和应用合适的算法解决实际问题。
编程和数据处理能力：熟悉编程语言（如Python、R等），能够使用相关编程工具和库进行数据分析、建模和可视化。同时，具备处理大规模数据集和高维数据的能力。
数据库和数据管理技能：熟悉关系型数据库和非关系型数据库，能够有效地管理和查询大规模数据，具备数据集成、数据清洗和数据建模等技能。
前沿技术和工具掌握：了解和学习最新的数据挖掘技术和工具，对人工智能、深度学习、自然语言处理等有一定的了解和实践经验。
问题解决和创新能力：具备解决实际问题和创新的能力，能够将数据分析结果转化为商业洞察，并提出相应的建议和解决方案。
沟通和团队合作能力：具备良好的沟通和团队合作能力，能够与团队成员、业务人员等合作，高效地解决问题并实现项目目标。
领域知识与业务理解：对具体行业有一定的了解和领域知识，能够理解和解释数据挖掘结果对业务的影响和意义。
数据隐私和安全意识：具备数据隐私和安全意识，能够使用和处理数据时遵守相关法规和规范，保护用户数据的安全和隐私。
持续学习和自我更新：保持对新技术、方法和工具的持续学习和关注，不断更新自己的知识和技能，保持在数据挖掘领域的竞争力。

总之，作为数据挖掘工程师，需要具备数据分析与理解能力、统计学和机器学习知识、编程和数据处理能力等技术能力。同时，应具备问题解决和创新能力、沟通和团队合作能力等综合能力，能够将数据挖掘结果转化为商业洞察和解决方案。不断学习和更新自己的知识也是非常重要的，以跟上快速发展的人工智能和数据挖掘领域的最新技术和趋势。