ETHINK大数据提供本文http://www.ethinkbi.com 转载请注明作者 谢谢数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。
【数据哥注】数据分析师更应该是通才、了解数据的整个生态链，从数据产生、采集、存储、提取、分析、挖掘、应用和展现等多方面均要有所涉猎，作为一名数据分析师必须要保存持续学习，而多看相关书籍并不断总结实践则成为学习提升的一个重要途径，下面这些书应该是想要成为一名数据分析师或已是数据分析
加州大学圣地亚哥分校计算机系和数据科学学院助理教授商静波在第 24 期青源 Talk 上发表了题为「如何通过极弱监督来完成海量文本结构化」的报告，介绍了在人工标注成本最低的情况下，从海量文本中挖掘出结构化知识的相关工作。
如题，从事数据分析（数据挖掘、人工智能、机器学习）之类的工作已经有一定年头的你，你的升职之路是怎样的坎坷？现在的工作状态是怎样的？正在学习着什么新知识新技能？有什么工作收获？未来有怎样的奋斗目标？有什么好建议要给新入行的年轻人？
