要學數(shù)據(jù)挖掘需要哪些基礎

1、程序語言，比如c++/java和python，再加個matlab之類的方便應用的語言。會一些機器學習的課程，了解這個領域具體在研究的東西，看點公開課或者書籍。英語基礎好，基本讀寫能力可以。相關計算機方面知識梳理。

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2、線性必須要會要精通。因為數(shù)據(jù)劃分是數(shù)據(jù)挖掘里最重要的一個環(huán)節(jié)。這個就是線性范疇里的了。也要精通，學會線性分析你就發(fā)現(xiàn)你就學會了很多。數(shù)學有這三個底子就可以了。數(shù)學分析不要看了。

3、使用分析工具的能力任何數(shù)據(jù)分析師從事業(yè)務方向的工作都必須會統(tǒng)計學，統(tǒng)計學的學習最好輔助SPSS或其他SAS來學，做到數(shù)據(jù)分析基本功扎實，兼顧實戰(zhàn)性。

4、SQL：數(shù)據(jù)庫的熟練使用是任何數(shù)據(jù)挖掘人員必不可少的技能。C++ ：有很多的標準模板庫以及機器學習模型庫進行調(diào)用可以方便編程實現(xiàn)。

5、數(shù)據(jù)挖掘需要的技能：需要理解主流機器學習算法的原理和應用。需要熟悉至少一門編程語言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

數(shù)據(jù)挖掘需要哪些技能?

1、數(shù)據(jù)挖掘工程師需要具備數(shù)學及統(tǒng)計學相關的背景、計算機編碼能力、對特定應用領域或行業(yè)的知識。

2、機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的最重要部分之一。 機器學習算法可建立樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學模型，來進行預測或決策， 深度學習是更廣泛的機器學習方法系列中的一部分。

3、數(shù)據(jù)挖掘需要的技能：需要理解主流機器學習算法的原理和應用。需要熟悉至少一門編程語言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

4、需要理解數(shù)據(jù)庫原理，能夠熟練操作至少一種數(shù)據(jù)庫(Mysql、SQL、DBOracle等)，能夠明白MapReduce的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。

5、統(tǒng)計知識 在做數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計的知識肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。

6、編程/統(tǒng)計語言 數(shù)據(jù)挖掘在很大程度上依賴于編程，根據(jù)KD Nuggets的研究，R和Python是數(shù)據(jù)科學中最受歡迎的編程語言。

數(shù)據(jù)挖掘主要涉及到哪些方面的知識?

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的主要內(nèi)容有：模式跟蹤，數(shù)據(jù)清理和準備，基于分類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，異常值檢測，關聯(lián)，聚類。

神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡是通過數(shù)學算法來模仿人腦思維的，它是數(shù)據(jù)挖掘中機器學習的典型代表。

統(tǒng)計技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘涉及的科學領域和技術(shù)很多，如統(tǒng)計技術(shù)。統(tǒng)計技術(shù)對數(shù)據(jù)集進行挖掘的主要思想是：統(tǒng)計的方法對給定的數(shù)據(jù)集合假設了一個分布或者概率模型(例如一個正態(tài)分布)然后根據(jù)模型采用相應的方法來進行挖掘。

數(shù)據(jù)、信息和知識是廣義數(shù)據(jù)表現(xiàn)的不同形式。

大數(shù)據(jù)挖掘主要涉及以下四種： 關聯(lián)規(guī)則關聯(lián)規(guī)則使兩個或多個項之間的關聯(lián)以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買草莓時也常買鮮奶油，反之亦然。關聯(lián)通常用于銷售點系統(tǒng)，以確定產(chǎn)品之間的共同趨勢。

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