3. 和前端后端程序員比有什么區別？有什么優缺點？

和傳統的前后端程序員相比，最主要的去別就是對編程水平的要求。從我招聘的情況來看，做數據挖掘的人編程水平要求可以降低一個檔次，甚至都不用掌握面向對象。

但是要求技術全面，編程、SQL，Linux，正則表達式，Hadoop，Spark，爬蟲，機器學習模型等技術都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數據挖掘更強調廣博，有架構能力更好。

4. 目前在學習機器學習，如果想找數據挖掘方面的工作應該學習哪些內容？

打基礎是最重要的，學習一門數據挖掘常用的語言，比如Python，Scala，R；學習足夠的Linux經驗，能夠通過awk，grep等Linux命令快速的處理文本文件。掌握SQL，MySQL或者PostgreSQL都是比較常用的關系型數據庫，搞數據的別跟我說不會用數據庫。

補充的一些技能，比如NoSQL的使用，Elasticsearch的使用，分詞（jieba等模塊的使用），算法的數據結構的知識。