数据挖掘需要哪些技能?

Question

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。那么，数据挖掘需要哪些技能呢?

Answer 1

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最受欢迎。

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。

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。

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。

机器学习/深度学习

机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块，一是掌握常见机器学习算法原理，二是应用这些算法并解决问题。

统计学知识

数据挖掘是一个交叉学科，不仅涉及编程和计算机科学，还涉及到多个科学领域，统计学就是不可获取的一部分，它可以帮我们更快的识别问题，区分因果关系和相关性。

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Answer 2

需要学习工程能力和算法能力。

工程能力：
（ 1 ）编程基础：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；需要掌握基本的数据库语言。
（ 2 ）开发平台： Linux ；建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理。
（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作。
算法能力：
（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论。
（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）。

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