扣丁学堂大数据培训简述如何系统地学习数据挖掘

数据挖掘技术在企业中很受欢迎和认可，因此参加大数据培训的人一直都从未减少，那么对于想要学好大数据开发技术的人来说应该如何学习呢?本篇文章小编就和读者们分享一下如何系统地学习数据挖掘，感兴趣的小伙伴就随小编看了解一下吧。

大数据培训

一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类

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、科学研究方向：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。

二、说说各工作领域需要掌握的技能

1、数据分析师

需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。

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。

需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。

2、数据挖掘工程师

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、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。

3、科学研究方向

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The R Project for Statistical Computing，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–web 工程调用hadoop集群。

三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受

真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。

说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧。

这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗?

数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。

另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘。另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数(银行、保险公司、移动通讯)，其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。

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