数据挖掘吧（数据挖掘 入门）

数据挖掘大概要学习多久

数据挖掘学习一般要五个月左右，数据挖掘的学习根据每个人的学习能力和学习方法的不同，所需要的时间也不尽相同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。下面是几种大数据学习方式对比：自学一般都是根据自身碎片化时间进行学习，时间会拉的比较长。

大概是2-4个月左右，具体每个机构安排不一样，主要还是看个人的吸收理解能力，去大 讲台 看看，无论从师 资 都是不错的，在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学，希望可以帮助到你。

学习数据挖掘需要多长时间，主要看个人的基础和学习能力，学习能力强的人大概需要两到三个月。要学数据挖掘需要学好统计学的知识，统计学软件有专门做数据分析的spss，和数值计算方面强大的matlab。但这两个软件和有没有编程基础关系不大，matlab可能需要一些编程，spss并不需要。

零基础开始学习的话，大概需要5个月左右。大数据挖掘工程师的课程内容涉猎很多，包括JavaSE 开发、JavaEE开发、并发编程实战开发、Linux精讲、Hadoop 生态体系、Python 实战开发、Storm 实时开发、Spark 生态体系、ElasticSearc、Docker容器引擎、机器学习、超大集群调优、大数据项目实战等。

数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是什么关系?

数据挖掘是基础，机器学习是过程，自然语言处理是实现手段。这三者都属于认知智能的细分技术，之间存在交集。通过认知智能公司小i机器人的产品逻辑就能够理解这三者的关系。

机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。机器学习好像内力一样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。

数据挖掘，机器学习，自然语言处理三者的关系，数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。自然语言处理并不是一般的研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议

说明：认准目标，耐住性子，一步一步往前走。要把上面推荐的书籍硬着头皮读完，数据挖掘基本也就算是入门了。 上海户口问题 上海户口属于积分制，如果想要在校期间就拿到，那么唯一的方式就是参数每年的研究生数据建模比赛，并且获奖。获奖比例还是很高的。

其实在现在的社会上，你扶爷爷奶奶过马路，主动让座位，献一份爱心，或是做一个无名小英雄……这些都是学雷锋主要的基础，所以我们凡事都要从小事开始做起，做好了小事，长大才可以做大事。雷锋发扬了我党、我军艰苦奋斗的优良传统，在平凡的岗位上做出了伟大的贡献。

无论你从什么背景转到应用统计，通常的建议是找一本有趣的入门书，这个我觉得大多数国内引进的国外基础教材都不错，取一本而且只取一本学了就是。

网络信息与安全和数据挖掘这两块哪个更好就业一点?

网络信息与安全和数据挖掘都是比较好就业的专业，具体情况根据就业城市不同另有区别。

看你愿意今后从事软件开发还是信息安全技术。不过建议你学习信息安全这个专业好些。目前，信息安全领域正在被逐渐重视，个人发展空间还很大。比如去安全厂商做研发，不错的。

数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

数据挖掘需要学习哪些知识?

1、数据挖掘涉及对大量数据的处理和分析，因此，需要掌握计算机科学和技术的基本知识，如数据库管理、计算机网络、操作系统原理等。特别是数据处理和数据分析技术，如SQL数据库查询语言、数据仓库等，对于数据挖掘至关重要。

2、统计知识 在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

3、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DBOracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

4、主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。

5、数据挖掘需要的技能：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DBOracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

6、行业内用的比较多的是c++，java和python，推荐你用python，很多模型不需要你造轮子，python有相关的第三方模块，很方便。