计算机数据挖掘专业好就业吗

1、数据挖掘方向前途怎么样?

在国外很好
在国内，还处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。
不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。

如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。
比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业

2、数据挖掘的前景如何

现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。
应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。
职业薪酬
就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。

3、计算机专业好吗？就业怎么样呢

计算机专业是比较好的专业，就业率比较高，就业前景也很好，计算机应用的家庭化、普及化，信息产业的规模化，推动了计算机技术人才市场的发展，计算机应用人才更是供不应求，需求加大。
计算机专业是指计算机硬件与软件相结合、面向系统、更偏向应用的宽口径专业，计算机学科的特色主要体现在：理论性强，实践性强，发展迅速按一级学科培养基础扎实的宽口径人才，体现在重视数学、逻辑、数据结构、算法、电子设计、计算机体系结构和系统软件等方面的理论基础和专业技术基础，前两年半注重自然科学基础课程和专业基础课程，拓宽面向。后一年半主要是专业课程的设置，增加可选性、多样性、灵活性和方向性，突出学科方向特色，体现最新技术发展动向。
就业方向：毕业生主要面向交通系统各单位、交通信息化与电子政务建设与应用部门、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等从事IT行业工作。
毕业后能够从事网站应用程序开发、网站维护、网页制作、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用、非IT企事业单位信息化。
多媒体应用专业：毕业后能够从事计算机美工、动画制作、影视编辑与制作、广告设计与制作、多媒体综合应用开发、多媒体课件制作等工作。
电子政务软件专业：能够胜任基层政府部门、事业单位数字化政务管理系统的设计、维护与信息管理、办公自动化集成、办公室文员等工作。
软件测试专业：毕业后能够从事软件测试、软件编码、IT企事业单位系统支持、非IT企事业单位信息化软件销售等工作。计算机图形/图像制作专业：毕业后能够从事广告企业平面的设计与制作、网络企业网页制作、企事业单位职员等工作。

4、计算机研究生研究方向，数据挖掘和人工智能哪个更有前途

数据挖掘目前在国内的就业前景不是很好，因为只有极少数企业才有数据挖掘工程师这个职位。大部分学了数据挖掘的都去做数据分析和处理等工作了。
人工智能是未来的发展方向，虽然目前不是很普遍，但是值得研究，深圳有些企业已经开始了初步的人工智能应用了。

5、大数据专业未来的就业前景怎么样

大数据专业的职业发展主要分为3个方向：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示，资深大数据工程师的平均在50K/月，可谓非常有“钱景”了。

6、计算机专业有哪些就业方向？

计算机专业是一个永久看好的专业.尽管学的人多,但就业岗位同样多.同时很多其他专业都可做为计算机的相关或相近专业.
你看到的所有的手机.电脑及互联网.电视.家用电器.新型汽车,公交,铁路,航空等交通控制系统.机械加工设备,各处的安全监控系统.等几乎找不到与计算机无关的设备了.
这样,我们有什么理由不认为计算机是永远有前途的专业.
上述不都是我们的就业领域吗! 当然还有所有(大,中,小)学校的计算机教师,公务员等.
当然要看到困难,所以,有可能考研,回避现在的激烈竞争.
若你还没有考大学,则可选网络工程等相近方向,以回避现在的竞争.

7、上大学学计算机专业有什么出路？

据我所知，在大学里面，计算机真正分专业，在研究生阶段，之前就是本科，只有一个大专业，叫计算机科学与技术。
至于研究生阶段的专业设置，现在主要分3种
1，计算机系统结构，就是俗话说的硬件。其实不限于硬件。主要搞网络体系结构，网格技术，计算机嵌入式结构，计算机结构，甚至是计算机CPU结构设计。其实这些专业，主要是编程，出来以后，除了搞CPU结构设计的，大多数还是做软件工程师去了。真正的硬件工程师，大多数是学电子的人做的。
2，计算机软件理论。这个主要是搞数据库，操作系统，网络软件，中间件，数据挖掘什么的，出来以后肯定是软件工程师。
3，计算机应用。这个什么都有，肯定是偏软件。还有一些所谓的计算机图象处理，计算机识别，专家系统什么的。
现在很多学校还开始了一个叫 网络安全 的二级学科。

其实我告诉你，我是国内一个重点大学计算机本科出来的，本科的时候，你要是用心学，自学比较勤奋，确实能学到东西，甚至很牛。要是很着混，也能毕业，毕业了什么都不会，对计算机狗屁都不是。大多数人是混，反正我们学校是这样，那些不如我们学校的估计也是。比我们学校好的，我不知道。能好些吧。
要是研究生，好一些，会点具体的技术。但是也看你学校，看你水平。

很大一部分学计算机的人毕业以后，做的是和计算机一点关系都没有的活。或者如上面2个老兄说的，做什么修理电脑，或者卖电脑，网管，替人做网页，这些没有什么技术含量的工作。
但是如果你真的有本事，学到东西，主要是良好的基础知识和娴熟的编程技巧，还有英语，那么不管你是本科还是研究生，华为，中兴，大唐，甚至微软，NEC，通用电气这些极其牛的研究型公司就会要你。那就不光是一个工资的问题了，你得到的是一分前途。

计算机还是前景很好，就业比其他专业都容易。其实我觉得不一定非要上计算机专业，我个人认为，现在最好的专业是微电子，就是所谓的电子科学与技术。就是IC。是IT业最赚钱的行业。我觉得计算机本科学东西，编程机会少，所以软件学不到什么，硬件又接触不上，也没有硬件知识。不如学电子信息工程，极其实用。

好了，差不多就这样。如果你是一个高考的学生，那么我今天打这么多字就算没有白打，我高考的时候就是什么都不明白。哎。无论学校好坏，只要你大学好好学，都能学出来。关键看你自己。专业很重要，比学校重要，专业决定你一生，而学校只是4年的事情。毕业了还可以考研究生。当年我是太在意学校了。最后学校也垃圾，在学校里面呆的也不开心，学习也没有学好。
如果你报志愿，有一个千万不能报，就是生物学科。出来没有工作，即便你是复旦毕业的也一样。
如果你学习特别好，且不说清华，你要是能考上浙江大学，上海交大，西安交大，华中科大这些工科学校，我建议你报电子科学与技术，就是微电子。因为这个专业一旦你日后上研究生，出来了前途无量。
如果你学习一般，为了以后就业考虑，报电子信息工程就不错，或者计算机也可以。好好学，出来了总有一份1500元以上的工作等你。研究所，高新企业什么的，很多地方需要电子类人才。

8、学计算机专业就业好吗

据我所知，在大学里面，计算机真正分专业，在研究生阶段，之前就是本科，只有一个大专业，叫计算机科学与技术。
至于研究生阶段的专业设置，现在主要分3种
1，计算机系统结构，就是俗话说的硬件。其实不限于硬件。主要搞网络体系结构，网格技术，计算机嵌入式结构，计算机结构，甚至是计算机CPU结构设计。其实这些专业，主要是编程，出来以后，除了搞CPU结构设计的，大多数还是做软件工程师去了。真正的硬件工程师，大多数是学电子的人做的。
2，计算机软件理论。这个主要是搞数据库，操作系统，网络软件，中间件，数据挖掘什么的，出来以后肯定是软件工程师。
3，计算机应用。这个什么都有，肯定是偏软件。还有一些所谓的计算机图象处理，计算机识别，专家系统什么的。
现在很多学校还开始了一个叫 网络安全 的二级学科。

其实我告诉你，我是国内一个重点大学计算机本科出来的，本科的时候，你要是用心学，自学比较勤奋，确实能学到东西，甚至很牛。要是很着混，也能毕业，毕业了什么都不会，对计算机狗屁都不是。大多数人是混，反正我们学校是这样，那些不如我们学校的估计也是。比我们学校好的，我不知道。能好些吧。
要是研究生，好一些，会点具体的技术。但是也看你学校，看你水平。

很大一部分学计算机的人毕业以后，做的是和计算机一点关系都没有的活。或者如上面2个老兄说的，做什么修理电脑，或者卖电脑，网管，替人做网页，这些没有什么技术含量的工作。
但是如果你真的有本事，学到东西，主要是良好的基础知识和娴熟的编程技巧，还有英语，那么不管你是本科还是研究生，华为，中兴，大唐，甚至微软，NEC，通用电气这些极其牛的研究型公司就会要你。那就不光是一个工资的问题了，你得到的是一分前途。

计算机还是前景很好，就业比其他专业都容易。其实我觉得不一定非要上计算机专业，我个人认为，现在最好的专业是微电子，就是所谓的电子科学与技术。就是IC。是IT业最赚钱的行业。我觉得计算机本科学东西，编程机会少，所以软件学不到什么，硬件又接触不上，也没有硬件知识。不如学电子信息工程，极其实用。

好了，差不多就这样。如果你是一个高考的学生，那么我今天打这么多字就算没有白打，我高考的时候就是什么都不明白。哎。无论学校好坏，只要你大学好好学，都能学出来。关键看你自己。专业很重要，比学校重要，专业决定你一生，而学校只是4年的事情。毕业了还可以考研究生。当年我是太在意学校了。最后学校也垃圾，在学校里面呆的也不开心，学习也没有学好。
如果你报志愿，有一个千万不能报，就是生物学科。出来没有工作，即便你是复旦毕业的也一样。
如果你学习特别好，且不说清华，你要是能考上浙江大学，上海交大，西安交大，华中科大这些工科学校，我建议你报电子科学与技术，就是微电子。因为这个专业一旦你日后上研究生，出来了前途无量。
如果你学习一般，为了以后就业考虑，报电子信息工程就不错，或者计算机也可以。好好学，出来了总有一份1500元以上的工作等你。研究所，高新企业什么的，很多地方需要电子类人才。

9、数据挖掘专业有哪些应用啊，这是个什么样的专业，发展前景怎样？

数据挖掘是一门交叉学科，随着计算机技术和数据仓库的发展，在电信、银行、保险等许多商业行业得到广泛的应用，下面我说几个典型的应用，如
1、客户细分：人以类聚，客户细分或客户分群是现代营销的基础，通过聚类分析的方法，对客户进行划分，获得各个客户群不同的特征，从而对客户群进行针对性的营销，或者面向特定细分群开发特定产品，从而达到提高产品销量，提升客户忠诚度的目的。例如，银行业将客户分成不同的群体，向其提供不同的个性化投资产品。
2、客户流失预测：研究表明，保留老客户的成本远低于获取新客户的成本。但是，对所有的客户进行挽留营销不切实际并且非常昂贵，通过对客户行为模式的挖掘，客户流失预测仅找出那些可能会流失的客户，对这些客户进行针对性的挽留，可降低营销成本，提高产品收入，这对于有大量客户的电信、银行、保险等行业非常必要。
3、客户价值分析：客户对企业的贡献不同，一般来说遵循“20-80”原则，少数客户对企业的贡献占大都分比例，那么，哪些客户是企业最好的客户？仅仅是最近奉献收入最多的群体吗？哪些是潜在的好客户？通过客户价值分析，发现企业的最好客户，把有限的资源使用在能带来最大的价值客户的身上。
4、异常发现：通过对数据进行分析，找出其中的异常点，例如，信用卡是当今广泛使用的金融产品，随着竞争的加剧，各银行竞相大力推广信用卡，有少数不法分子趁机使用假资料申请信用卡，骗取钱财。通过数据挖掘对申请资料进行学习评分，可以发现信用欺诈的申请者，避免损失；通过对税务数据的分析，发现偷税漏税行为等。
5、交叉营销：通过对商品和服务组合营销模式的分析，能够发现商品之间的搭配销售模式。利用这些模式，能够设计交叉销售策略。例如，在零售业进行客户购物摇篮分析，根据结果对货架重新摆放，从而提高销售量；电台通过对馆长观看习惯的分析，重新编排节目，提高收视率；零售业巨头沃尔玛使用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的购买模式，用于对库存的管理和销售机会的把握。
6、个性化服务：对每个人的消费进行分析，发现其余众不同的消费习惯，可有针对性地提供服务或进行促销。例如，在电子商务中，网站会根据过往购买记录项向客户推荐新到商品；根据大多数人购买商品的行为，向客户推荐当前所买商品的关联关系。
7、数据库直销：一般来说，向客户随机发出大量直销邮件，可能仅有不到5%的客户会做出响应。根据小规模邮件直销的结果反馈，数据挖掘建立一个模型，找出潜在最有可能做出响应的客户，将响应率提高到15%，从而削减了成本，提高了销量。
8、 改进工作效率：通过对日常工作或业务数据分析，找到优化的模式，从而改进工作效率或业务流程，例如，NBA使用一套数据挖掘工具，分析球员的运动，以帮助教练找到最优组织进攻和防守的方法；通过对制造厂商供应链日常活动的分析，找出供应链的最优运作方式；通过对生产计划及生产效率等数据的分析，找到最有效的排班方式；通过对生产工艺和质量数据的关系的分析，发现好的生产工艺流程等。
9、科学发现：通过对大量科学实验数据进行分析，发现其中隐藏的模式，可导致新的科学发现的产生。例如，通过对天文数据的数据挖掘分析，发现新的星体；通过对生物信息数据的分析，发现新的基因和蛋白质折叠；识别具有良好药物特性的分子，以用于制造新药；通过对医疗数据的分析，发现药物和疾病之间的关系等。
10、预警：通过对数据中趋势的分析，对将要可能发生的事件提出预警。例如，在电信行业，通过对以往预警数据的分析，发现有哪些常规报警可能是重大问题的前兆，并提出预警，阻止事故的发生；对工厂生产数据的分析，识别重大质量问题的前兆，已采取必要措施，避免产品质量试过的发生。

等等很多，是一门很有发展的学科。