数据科学竞赛又可称为大数据竞赛，是一种以竞赛为形式的数据应用模式， 在短时间内聚集大量数字人才，通过合理的赛事设计促进人工智能应用开发和数据要素的价值挖掘。
其基本价值在于公共数据要素价值挖掘与应用探索；赋能企业数据人才储备，完善云生态建设；跨学科融合交流与高校人才培养。
其构成要要素主要有：主办方、赛事平台、参赛者；
由于数据科学竞赛所需要的赛事设计能力、技术支持能力、赛事运营宣传能力可能超出部分主办机构的能力或职责之外。因此赛事平台成为将数据资源转化为完整竞赛的重要第三方。
赛事平台又可分为：
1、第三方独立赛事平台：例如DC、和鲸、DF等
2、企业自建平台：例如京东、阿里、天池、华为云、飞浆等
数据挖掘工程师是做什么的？
数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。
数据挖掘往往与机器学习离不开。比如分类、聚类、关联规则挖掘、个性化推荐、预测、神经网络、深度学习等。
数据挖掘 ?= ?业务知识 ?+ ?自然语言处理技术（ NLP ） + ?计算机视觉技术（ CV ） + ?机器学习 / 深度学习（ ML/DL ）
（ 1 ）其中业务知识具体指的是个性化推荐，计算广告，搜索，互联网金融等； NLP ， CV 分别是处理文本，图像视频数据的领域技术，可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据；最后的ml/dl 技术则是属于模型学习理论；
（ 2 ）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非 2 个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师，推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容；
PS ：在互联网行业，数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域，而其中涉及到的数据主要也是文本，所以 NLP 技术相对来讲比较重要，至于 CV 技术主要还是在人工智能领域（无人车，人脸识别等）应用较多，本人了解有限，相关的描述会较少；
数据挖掘岗位需要具备的3 种基本能力
1. ? ? ? ?工程能力
（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指 Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；
建议： MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；
推荐书籍：《 C++ primer plus 》
（ 2 ）开发平台： Linux ；
建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；
推荐书籍：《 Linux 私房菜》
（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；
建议：多敲代码，多上 OJ 平台刷题；
推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》
（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型， java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；
建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；
推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》
2. ? ? ? ?算法能力
（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论
建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；
（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， ?KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；
建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；
推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》
（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ， LDA ）；
3. ? ? ? ?业务经验
（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；
推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》
（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。
想要学习数据挖掘的话可以看一下这篇文章《AI时代就业指南：数据挖掘入门与求职》