【强烈推荐】：关于系统学习数据挖掘（Data Mining）的一些建议！！

2017 年 12 月 2 日 机器学习算法与Python学习

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关于数据挖掘

提到收据挖掘（Data Mining， DM），很多想学习的同学大多数都会问我：

什么是数据挖掘？

怎么培养数据分析的能力？

如何成为一名数据科学家？

（简称数据挖掘工程师为DMer）

我认为，在学习DM之前你至少需要明白以下几点：

国内DMer的工作领域

1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

3）科学研究：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

各领域DMer需要掌握的技能

数据分析师

需要的技能如下：

需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做过高的要求；
需要熟练使用主流的数据挖掘或统计分析工具，如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等；
需要对所在行业有关的核心数据有深入的理解，并培养一定的数据敏感性；

经典图书推荐如下：

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数据挖掘工程师

需要的技能如下：

需要理解主流机器学习算法的原理和应用（非常重要得一点）；
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（如Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

经典图书推荐如下：

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科学研究

需要的技能如下：

需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘（Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法（Kmeans、Spectral Clustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点；
相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐；
可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台；
需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等；
可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等；
有能力的话可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。