1樓：天堂之拳
看林軒田的機器學習基石。沒記錯的話第一周課就有講。資料分析，資料探勘，機器學習在研究上有一部分是重疊的，但側重點不同。
舉乙個例子，資料探勘裡面，流資料是乙個很大的關注點，但在機器學習裡面研究的就相對較少。同理，資料探勘對統計學習理論也沒有機器學習關注的多。你再看資料探勘的教材，一般都有一章介紹資料管理以及資料視覺化，這部分內容機器學習書通常是不介紹的。
還有，基本上一些資料探勘裡面常見的演算法在機器學習裡面也不介紹，例如 FP-Growth 。資料分析裡面會大量介紹資料視覺化，但在資料探勘和機器學習中佔的篇幅都較小。
按照數學公式的難易程度資料分析《資料探勘《機器學習，導致說xx是xx的高階，呵呵，這不是什麼高階，這是乙個鄙視鏈。
至於面試官為啥那麼說，嘿嘿。
2樓：風輕雲淡
資料分析主要涉及的是統計學方面的知識。而資料探勘和機器學習之間的定義並不是特別明確，大致來說，機器學習是資料探勘高階大氣上檔次的一種說法，機器學習概括來說可以說是矩陣、演算法、優化和統計的統一，機器學習包括資料探勘但不包括資料分析，機器學習和資料分析有交叉
深度學習 CV，NLP 與 ML資料探勘資料分析或者大資料運維相關的方向，兩者哪乙個容易就業
容易就業與否是看你過往的背景來決定的，這個問題不適合已經要找工作的同學，假如你的簡歷上的專案基本就是CV NLP，找這方面的工作肯定比Data Mining的更容易，假如你已經有很多推薦相關專案背景，那肯定找Data Mining的工作比CV NLP容易得多，所以提早準備，找到合適的工作都不難，最容...
資料探勘和資料分析之間的聯絡，搞資料分析基礎是啥？就業情況怎樣？
mengyuancf 資料分析的基礎是要具備一定的數學 統計統籌的知識，當然你可定具備了，另外需要掌握一些必備的工具軟體的使用 如R Python excel 資料可基礎等 也就是你說的程式設計那一塊，這個在資料分析領域是屬於基礎知識的，只要你懂些即可，最關鍵的確實是你說的偏理論的東西，如演算法 資...
資料分析如何轉資料探勘？
位元組Funk飛 資料分析如何轉資料探勘？雖然這二者都是直接根據接觸的職業，但是對於資料的處理和跟資料的關係還是有著很大的去唄的，資料分析師針對已有的資料進行不同的模型構建然後分析，將有價值的東西提取出來，但是資料探勘呢，只是單純的資料探勘，是一種資料收集和提取的過程 我之前也是資料分析，感覺沒什麼...