AI時(shí)代，在招聘網(wǎng)站公布的招聘數(shù)據(jù)中，“算法”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“數(shù)據(jù)挖掘”相關(guān)崗位平均招聘薪資高于其余同等學(xué)歷、工齡要求的技術(shù)崗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘。

今天本篇就來說說，對(duì)于零基礎(chǔ)小白，應(yīng)該如何入門數(shù)據(jù)挖掘，并且在文中附上我之前用過的學(xué)習(xí)資料及書籍。

數(shù)據(jù)挖掘的基本概念

先來理解一下什么是數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中，挖掘出未知的且有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。但是不是所有的信息發(fā)現(xiàn)都能叫數(shù)據(jù)挖掘，比如通過數(shù)據(jù)庫查找個(gè)別記錄，通過搜索引擎查找特定的網(wǎng)頁等，這些都屬于信息檢索，數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，把沒加工的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用信息的過程。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別？

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘很類似，很多人以為兩個(gè)說的是一樣的東西，雖然兩者本質(zhì)上的區(qū)別不大，但是還是有一些細(xì)小的區(qū)別：

機(jī)器學(xué)習(xí)更側(cè)重于技術(shù)方面和各種算法，一般提到機(jī)器學(xué)習(xí)就會(huì)想到語音識(shí)別，圖像視頻識(shí)別，機(jī)器翻譯，等等各種模式識(shí)別，核心就是各種精妙的算法。

數(shù)據(jù)挖掘更偏向于“數(shù)據(jù)”而不是算法，它包括了很多數(shù)據(jù)的前期處理，數(shù)據(jù)的爬取、清洗、整合，數(shù)據(jù)的有效性檢測(cè)，數(shù)據(jù)可視化（畫圖）等等，最后才是用一些統(tǒng)計(jì)的或者機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來抽取某些有用的“知識(shí)”。前期數(shù)據(jù)處理的工作比較多。

所以，數(shù)據(jù)挖掘的范疇要更廣泛一些

數(shù)據(jù)挖掘需要哪些技能？

我是前幾年入坑數(shù)據(jù)挖掘的，純粹是個(gè)人愛好，由于有好幾年的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，我上手起來不是特別困難，類比數(shù)據(jù)分析，我也給大家梳理一下數(shù)據(jù)挖掘的一些必備技能

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編程語言

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析不一樣，數(shù)據(jù)分析可以利用一些現(xiàn)成的分析工具完成，但是數(shù)據(jù)挖掘絕大部分要依賴于編程，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域常用的編程語言有R、Python、C++、java等，R和python是最受歡迎的兩種，可能有一部分人之前在接觸數(shù)據(jù)分析的時(shí)候?qū)W過python，如果做數(shù)據(jù)挖掘的話，我也推薦python

推薦學(xué)習(xí)書籍：《Python核心編程(第二版)》，《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》

大數(shù)據(jù)處理框架

做數(shù)據(jù)挖掘不可避免的要接觸大數(shù)據(jù)，目前常用的大數(shù)據(jù)框架就兩個(gè)，Hadoop和Spark，Hadoop的原生開發(fā)語言是Java，資料多，Spark的原生開發(fā)語言是Scala，不過也有Python的API。

數(shù)據(jù)庫知識(shí)

這個(gè)不用多說，既然是和數(shù)據(jù)打交道，數(shù)據(jù)庫知識(shí)自然少不了，常見關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫知識(shí)都要掌握，如果要處理大數(shù)量數(shù)據(jù)集，就得掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫知識(shí)，比如sql、oracle。詳細(xì)設(shè)計(jì)的知識(shí)點(diǎn)，看下圖：

推薦學(xué)習(xí)書籍：《SQL必知必會(huì)》、《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概念》、《Redis設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》、《高性能MySQL（第3版）》（順序由入門到進(jìn)階）

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

精通數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法對(duì)數(shù)據(jù)挖掘來說相當(dāng)重要，在數(shù)據(jù)挖掘崗位面試中也是問的比較多的，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括數(shù)組，鏈表，堆棧，隊(duì)列，樹，哈希表，集合等，而常見的算法包括排序，搜索，動(dòng)態(tài)編程，遞歸等

關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的學(xué)習(xí)，很多人推薦《算法導(dǎo)論》和《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析(C語言描述)》這兩本書，這兩本我都看過，個(gè)人覺得《算法導(dǎo)論》太難看完了，里面雖然講的很細(xì)致，但是晦澀難懂，所以我推薦《算法(第4版)》，雖然這本書使用Java講解常見的算法，但是基本上沒有特別難懂的語法，沒有Java基礎(chǔ)也能輕松看懂

應(yīng)付面試的話，光看《算法(第4版)》還不夠，建議再刷兩本應(yīng)試書籍，比如《程序員代碼面試指南》或者《直通BAT面試算法精講課》

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機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的最重要部分之一。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可建立樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型，來進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策， 深度學(xué)習(xí)是更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法系列中的一部分。這部分的學(xué)習(xí)主要分兩塊，一是掌握常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，二是應(yīng)用這些算法并解決問題。

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機(jī)器學(xué)習(xí)入門，強(qiáng)烈推薦吳恩達(dá)老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》的視頻，地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning基本上80%的人入門機(jī)器學(xué)習(xí)都是靠這個(gè)視頻。具體提綱我就不列了，大家自己看，我的建議是直接按順序?qū)W，可以反復(fù)多看兩遍。

推薦書籍：周志華的《機(jī)器學(xué)習(xí)》，這本書的結(jié)構(gòu)很清晰，理論和實(shí)踐都有設(shè)計(jì)，是一本不錯(cuò)的學(xué)習(xí)書

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統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)交叉學(xué)科，不僅涉及編程和計(jì)算機(jī)科學(xué)，還涉及到多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)學(xué)就是不可獲取的一部分，它可以幫我們更快的識(shí)別問題，區(qū)分因果關(guān)系和相關(guān)性。

推薦學(xué)習(xí)書籍：李航的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》、《統(tǒng)計(jì)學(xué)》（原書第5版）

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溝通表達(dá)能力

和數(shù)據(jù)分析一樣，做數(shù)據(jù)挖掘不光要處理數(shù)據(jù)，而且還要向其他人解釋我們數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果和見解，而且在大部分的企業(yè)中，匯報(bào)的對(duì)象往往都是一些沒有技術(shù)基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員，所以這個(gè)崗位也相當(dāng)考驗(yàn)溝通和表達(dá)能力

學(xué)習(xí)資源

最后，干貨奉上！數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)網(wǎng)站和課程資源：

學(xué)習(xí)網(wǎng)站：

• W3Cschool https://www.w3cschool.cn/r/
• 菜鳥教程 http://www.runoob.com/
• 中國大學(xué)MOOC https://www.icourse163.org/category/computer
• 慕課網(wǎng) https://www.imooc.com/
• 網(wǎng)易云課堂 https://study.163.com/category/excel?utm_source=baidu&utm_medium=cpc&utm_campaign=affiliate&utm_term=zyexcel_023&utm_content=SEM

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的零基础入门数据挖掘，看完这份详细的学习指南就够了！（附资料）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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