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数据挖掘工程师的技术图谱和学习路径：

1.基础知识
数据挖掘工程师是负责从大量数据中发现潜在模式、趋势和规律的专业人士。以下是数据挖掘工程师需要掌握的基础知识：

1. 数据库知识：熟悉关系数据库和非关系数据库的基本概念和操作，掌握SQL语言。

2. 统计学基础：了解统计学的基本理论，包括概率论、假设检验、回归分析等。

3. 机器学习：掌握常见的机器学习算法，如决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等，了解算法原理和应用场景。

4. 数据预处理：熟悉数据清洗、特征选择、特征转换等数据预处理技术，能够处理缺失值、异常值等问题。

5. 数据可视化：掌握数据可视化工具和技术，能够将数据转化为可视化图表和图形，帮助分析和解释数据。

6. 编程技能：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R等，在数据处理和分析过程中能够编写程序自动化处理数据。

7. 深度学习：了解深度学习的基本概念和常见模型，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

8. 数据挖掘工具ÿ