在数据挖掘领域，工程师不仅是技术的执行者，更是创新的推动者，许多工程师在面对复杂的数据集和多变的需求时，往往感到力不从心，这主要是因为他们在数据科学、统计学、机器学习等跨学科知识上的融合不够深入。
为了培养数据驱动的工程师，首先需要加强他们对基础理论的理解，如统计学原理、算法原理等，通过实战项目，让他们亲身体验从数据收集、预处理、特征选择到模型训练、评估的全过程，鼓励他们参加行业研讨会、技术交流会等活动，与同行交流经验，拓宽视野。
更重要的是，要培养他们的问题解决能力和创新思维，在面对数据问题时，不仅要学会用传统方法解决，还要敢于尝试新的技术和方法，才能更好地应对未来数据驱动的挑战，推动数据挖掘技术的不断进步。
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