需要学习以下四类学科基础。
（1）学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。
（2）需要掌握一大一小两门语言，大的指C++或者JAVA，小的指python或者shell脚本。
（3）需要掌握基本的数据库语言。数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论。数据结构与算法分析基础
（4）掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）。
建议：多敲代码，多刷题。
关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑;课程涉及大量企业项目案例
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