1. 数据挖掘创始人
头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务的产品。由张一鸣于2012年3月创建，2012年8月发布第一个版本。
2016年9月20日，今日头条宣布投资10亿元用以补贴短视频创作。后独立孵化UGC短视频平台火山小视频。
2017年1月，今日头条中国新第一批认证的8组独立音乐人入驻今日头条。2017年2月2日，全资收购美国短视频应用
2. 数据挖掘研究员
数据分析师、市场调查分析师、统计师、精算师、数据挖掘工程师、行业分析师、市场研究员，商业分析师，业务分析师、AI算法工程师
3. 数据挖掘团队
数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万以上的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多
就目前中国数据人才的市场来看，比较紧缺的数据分析岗位主要为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。
4. 数据挖掘数据分析师
获得数据分析师认证证书，取得行业敲门金砖，并进而成功拿到心仪企业的Offer，是不少求职者的梦想。市场中的证书较多，有些是含金量高的，而有些是价值低的，大家一定要选择到好的认证。在这里给大家比较下目前市场中的数据分析类证书。
一般认证机构是两种类型，一种是国家部门认证，一种是行业性质认证。
l 国家部门认证
目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技，一般前沿技术会先实践于企业之中，而相关部门的了解会有滞后性，所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中，在这个行业成熟之前，国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部、教育部、人社部，这几个部门发的证书更多是一个技能的证明，因为在他们管理的上千个认证中，根本无法做到专业，这些证书可能会在国有企事业单位中有一定的参考作用，但并不具有评职称作用，在大数据行业内也无人问津。
l 行业性质认证
1. SAS认证
SAS全球专业认证是由SAS公司颁发的、国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国DT环境和应用的日渐进步，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，会让您在数据挖掘、数据分析领域积累丰富经验奠定良好的基础。但是SAS面临的问题在于，越来越多的竞争性开源软件进入市场，如R语言，PYTHON，Spark等等，由于SAS昂贵的费用，导致自身软件的使用率下降，市场占有率低，在中国一般是大型银行有用到SAS，而其他单位的使用逐年减少。因此SAS证书对于大多数的数据分析人士来讲，如果你是倾向于找国有大型银行的工作，可以考虑；如果你是希望去北美发展，也可以考虑；但如果没有这种机会，最好还是考个其他的认证。by the way， Oracle的认证也类似，不过Oracle的认证没有SAS的好使
2. Coursera
Coursera是免费大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。旨在同世界顶尖大学合作，在线提供免费的网络公开课程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大学、密歇根大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学等美国名校。
Coursera证书是每门课程的结业证书，代表修过这门课程并具备相关技能，在美国来讲一些学校是认可的，对申报留学也许有一些作用，但是在国内来讲也更多是一个技能参考作用。by the way， edx也类似
3. CDA数据分析师认证
CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。CDA认证目前已被德勤（Deloitte）、苏宁、中国电信、重庆统计局等企业单位纳入到了内部员工的考核之中，并且来自百度、阿里、京东、惠普、中国银行、IBM、联想、移动、华为、尼尔森宝马、奔驰及政府部门等企业单位的员工有考取CDA认证，并获得了不错的薪资和职位。由于CDA数据分析师专注于数据分析和大数据领域，每年投入大量的资金和人力用于研发，目前CDA认证算是国内最具认可度、含金量最高的证书。
4. BDA认证
BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善，知识体系还不够强，不推荐大家考取。
5. CPDA认证
CPDA是中国商业联合会下面的二级分会颁发的证书，CPDA的实际意思是项目数据分析师，之前的培训重点在财务方向，自大数据火起来后，逐步往统计和软件方向靠，从品牌定位来讲不明确统一，并且这是培训绑定证书，必须缴纳高额的培训费用才能参加考试，并且多年来一直是只有一门几天的课程内容，不具有完整的知识体系，加上中国商业联合会也是一个非数据科学技术的协会，从专业角度来讲有一些水分。因其在宣传上推广力度大，知道其品牌的新人小白人士较多，但是从企业的认可来讲，参考意义不大。
其他的一些机构认证大多是自己公司的培训证书，就更没有参考价值了。
以上推荐的相关资源，希望能帮助大家快速进步，学习到必备技术，获取到认证证书，为自己的数据分析职业道路做好扎实的铺垫！
5. 数据挖掘的公司
云时代的科技有限公司，他下属有许多是云时代的网络平台公司，如云时代科技数据挖掘公司，云时代数据开发限公司，云时代的大数据库开发公司，云时代数据迁移等等，这些公司他多数属于股份制有限公司不属于国企，但现在像阿里巴巴，腾讯网，京东都有云数据的科技公司，他们都能够服务互联网网络平台，物流中心以及购物平台等。
6. 著名数据挖掘专家
不错。
郑州大数据发展有限公司是根据《郑州市人民政府关于郑州大数据发展有限公司及数字郑州科技有限公司设立有关问题的会议纪要》〔2019〕86号等文件注册成立，注册资金2亿元，主要从事全市政务数据资产管理、开发和运营，负责城市级大数据基础设施平台数据挖掘、应用和大数据增值服务。郑州大数据发展有限公司致力于加快推进数字郑州建设，促进数字产业化、产业数字化和城市数字化融合发展。
7. 数据挖掘创始人是谁
张一鸣，男，1983年出生于福建龙岩，北京字节跳动科技有限公司创始人兼CEO，该公司推出了基于数据挖掘的推荐引擎产品“今日头条”和内涵段子、火山小视频、抖音、悟空问答等产品。
张一鸣2005年毕业于南开大学软件工程专业，曾参与创建酷讯、九九房等多家互联网公司，历任酷讯技术委员会主席、九九房创始人兼CEO。2012年，张一鸣创办字节跳动。
2013年，他先后入选《福布斯》“中国30位30岁以下的创业者”和《财富》“中国40位40岁以下的商业精英”，是中国国内互联网行业最受关注的青年领袖之一。
抖音基本介绍
抖音，是一款可以拍短视频的音乐创意短视频社交软件，该软件于2016年9月上线，是一个专注年轻人音乐短视频社区。
8. 数据挖掘者
大数据科技股份有限公司是一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构。
大数据定位为一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构，致力于做政府、企业乃至个人的领导者管理工具。
大数据主要产品有政务大数据方面《工商大数据平台》《中国教育大数据平台》《食药大数据平台》《智库大数据平台》《品牌口碑研究大数据平台》等9个以上大数据平台。
首页大数据拥有五大基础技术能力：系统计算技术、大数据软件技术、大数据分析技术、大数据平台建设、大数据安全技术。
9. 数据挖掘创业
FineBI数据挖掘的结果将以字段和记录的形式添加到多维数据库中，并可以在新建分析时从一个专门的数据挖掘业务包中被使用，使用的方式与拖拽任何普通的字段没有任何区别。
配合FineBI新建分析中的各种控件和图表，使用OLAP的分析人员可以轻松的查看他们想要的特定的某个与结果，或是各种各样结果的汇总。
10. 数据挖掘创始人简介
数据挖掘：Data mining，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 举例：爬虫软件就是简单的数据挖掘 数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 举例：通过对大量数据的分析马云知道了杭州地区的女性的...
11. 数据挖掘分析员
一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。
数据分析师职位要求：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。