来源：石家庄达内教育IT培训机构       发布时间：2021/11/14 14:19:10

石家庄从0开始想学数据去哪里学

随着大数据行业应用的深入和广泛，大数据的前景也越来越明朗。许多人想转行大数据，做大数据工程师，想在大数据开发、数据分析、数据挖掘等行业有自己的一席之地，也都知道数据挖掘比数据分析要求更高，待遇更好，那么怎么学习数据挖掘呢？

什么是数据挖掘？

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘的一般过程：数据预处理——数据挖掘——后处理。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

0基础想学习数据挖掘，怎么去学习？

首先，编程语言的学习，这是走上数据挖掘这条路的第一步。

目前流行的编程语言中，适合数据方面的语言有java、python，R语言。比较推荐python，相对较简单，也是目前主流的数据挖掘语言。

其次，数学基础，数据挖掘工程师用于数据推导还有数据建模算法，主要用于算法建模和数据推导。还需要统计学基础。

还有，算法学习，数据挖掘的一系列算法，主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。成都零基础培训大数据开发，加米谷大数据机构，大数据0基础班预报名中。最为经典的则是下面这十大算法：

1、分类决策树算法C4.5

2、K平均算法

3、支持向量机算法

4、The Apriori algorithm

5、最大期望(EM)算法

6、Page Rank算法

7、Ada Boost 迭代算法

8、kNN 最近邻分类算法

9、Naive Bayes 算法

10、CART: 分类与回归树算法

数据挖掘工具学习：

传统的数据挖掘应用一般倾向于使用SPSSModeler软件工具，被IBM收购前是Clementine，其实Matlab，SAS，R。这些工具都能够进行数据挖掘，他们更适合处理关系型数据，结构化强的数据，我觉得软件不是最重要的，大家习惯一个就好，重点是解决问题。成都零基础培训大数据开发，加米谷大数据机构，大数据0基础班预报名中

在大数据环境中，很多是分布式、集群环境，那么在特定的场景中就会用到Mahout，RapidMiner，重点推荐RapidMiner，对于互联网web挖掘，推荐等技术应用广泛。

数据挖掘案例学习：

找一些数据挖掘案例来分析学习，根据实际的应用场景，面对实际要解决的行业问题，更能融会贯通，增加对数据挖掘技术的理解。同时也能学习在行业中的应用场景，为就业提供了很好的经验积累。

数据挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。数据挖掘难度比较大，比较适合有一定的数据分析经验，数学、统计学理论基础，对大数据有浓厚兴趣，有一定自学能力的人。

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