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|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）


AI时代 ， 在招聘网站公布的招聘数据中 ， “算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高 ， 吸引了一大波人开始学习数据挖掘 。
今天本篇就来说说 ， 对于零基础小白 ， 应该如何入门数据挖掘 ， 并且在文中附上我之前用过的学习资料及书籍 。
数据挖掘的基本概念
先来理解一下什么是数据挖掘 。
数据挖掘是从大量的数据中 ， 挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程 。 但是不是所有的信息发现都能叫数据挖掘 ， 比如通过数据库查找个别记录 ， 通过搜索引擎查找特定的网页等 ， 这些都属于信息检索 ， 数据挖掘是数据库中的知识发现 ， 把没加工的数据转换为有用信息的过程 。
|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）
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机器学习和数据挖掘有什么区别？
机器学习和数据挖掘很类似 ， 很多人以为两个说的是一样的东西 ， 虽然两者本质上的区别不大 ， 但是还是有一些细小的区别：
机器学习更侧重于技术方面和各种算法 ， 一般提到机器学习就会想到语音识别 ， 图像视频识别 ， 机器翻译 ， 等等各种模式识别 ， 核心就是各种精妙的算法 。
数据挖掘更偏向于“数据”而不是算法 ， 它包括了很多数据的前期处理 ， 数据的爬取、清洗、整合 ， 数据的有效性检测 ， 数据可视化（画图）等等 ， 最后才是用一些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有用的“知识” 。 前期数据处理的工作比较多 。
所以 ， 数据挖掘的范畴要更广泛一些
数据挖掘需要哪些技能？
我是前几年入坑数据挖掘的 ， 纯粹是个人爱好 ， 由于有好几年的数据分析基础 ， 我上手起来不是特别困难 ， 类比数据分析 ， 我也给大家梳理一下数据挖掘的一些必备技能
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编程语言
数据挖掘和数据分析不一样 ， 数据分析可以利用一些现成的分析工具完成 ， 但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程 ， 在数据挖掘领域常用的编程语言有R、Python、C++、Java等 ， R和python是最受欢迎的两种 ， 可能有一部分人之前在接触数据分析的时候学过python ， 如果做数据挖掘的话 ， 我也推荐python
推荐学习书籍：《Python核心编程(第二版)》 ， 《利用Python进行数据分析》
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大数据处理框架
做数据挖掘不可避免的要接触大数据 ， 目前常用的大数据框架就两个 ， Hadoop和Spark ， Hadoop的原生开发语言是Java ， 资料多 ， Spark的原生开发语言是Scala ， 不过也有Python的API 。
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数据库知识
这个不用多说 ， 既然是和数据打交道 ， 数据库知识自然少不了 ， 常见关系数据库和非关系数据库知识都要掌握 ， 如果要处理大数量数据集 ， 就得掌握关系型数据库知识 ， 比如sql、oracle 。 详细设计的知识点 ， 看下图：
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推荐学习书籍：《SQL必知必会》、《数据库系统概念》、《Redis设计与实现》、《高性能MySQL（第3版）》（顺序由入门到进阶）
数据结构与算法
精通数据结构和算法对数据挖掘来说相当重要 ， 在数据挖掘岗位面试中也是问的比较多的 ， 数据结构包括数组 ， 链表 ， 堆栈 ， 队列 ， 树 ， 哈希表 ， 集合等 ， 而常见的算法包括排序 ， 搜索 ， 动态编程 ， 递归等


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