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虽然我想说我会尽我最大的努力去做我喜欢的事，但我还是不得不说，你找工作可能有点困难。首先，你的专业与计算机无关，但不是工程专业。也许连高中数学都在忙着学习。在这种情况下，学习机器学习相关知识有点困难。其次，现在数据分析和数据挖掘相关，该职位的最低学历要求是学士学位（一些小公司除外）。你受的教育还不够。一般的互联网公司，你都不会有面试的机会。更重要的是，你可能对算法相关的工作有一些误解。他不是大多数零基数外出的人所说的那样。了解一点Python并调整几个包是很好的。我现在是一名网络算法工程师，我经常面试别人，所以你很难找到工作。当然，喜欢是最大的动力，而上网还是一个热点要看实力的地方，加入你就掌握得够好了，有了那个实力，也能找到工作。这是真的。希望你能理解。
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！作为IT行业的从业者和大数据与机器学习的研究生导师，让我来回答这个问题。
首先，从任务的角度来看，程序员的主要任务是完成程序，这涉及到业务逻辑的具体实现。当然，程序员也需要有一定的算法设计能力，但对于应用级程序员来说，对算法的要求并不高。数据挖掘工程师的主要任务是完成数据规律（值）的发现，工作的重点是算法的设计、实现和训练。因此，虽然数据挖掘工程师也需要一定的代码编写能力，但从工作任务的角度来看，程序员对编写代码有更高的要求。
其次，从知识结构的角度来看，程序员的知识结构主要涉及三个方面，即编程语言、数据结构和算法设计。此外，还涉及操作系统、计算机网络、数据库等计算机基础内容。数据挖掘工程师的知识结构是以统计学和数学为基础，结合机器学习、模式识别、数据库、程序设计等学科的知识结构。因此，数据挖掘工程师的能力基础不是编程能力，而是算法设计能力、建模能力、数据管理能力等。
最后，从后开发空间的角度，程序员的开发路径可以概括为三个阶段，即应用级开发、研发级开发和架构设计。数学基础在决定程序员能否走上发展道路上起着重要的作用。如果他们从事硬件开发，他们也需要有坚实的物理基础。数据挖掘工程师的起点通常是研发级岗位，未来的发展方向可以走研发专家路线或咨询专家路线。另外，从职业生命周期的角度来看，数据挖掘工程师应该具有一定的优势。
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