如何自学数据挖掘（如何自学数据挖掘软件）

数据挖掘大概要学习多久

1、数据挖掘学习一般要五个月左右，数据挖掘的学习根据每个人的学习能力和学习方法的不同，所需要的时间也不尽相同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。下面是几种大数据学习方式对比：自学一般都是根据自身碎片化时间进行学习，时间会拉的比较长。

2、大概是2-4个月左右，具体每个机构安排不一样，主要还是看个人的吸收理解能力，去大 讲台 看看，无论从师 资 都是不错的，在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学，希望可以帮助到你。

3、学习数据挖掘需要多长时间，主要看个人的基础和学习能力，学习能力强的人大概需要两到三个月。要学数据挖掘需要学好统计学的知识，统计学软件有专门做数据分析的spss，和数值计算方面强大的matlab。但这两个软件和有没有编程基础关系不大，matlab可能需要一些编程，spss并不需要。

4、零基础开始学习的话，大概需要5个月左右。大数据挖掘工程师的课程内容涉猎很多，包括JavaSE 开发、JavaEE开发、并发编程实战开发、Linux精讲、Hadoop 生态体系、Python 实战开发、Storm 实时开发、Spark 生态体系、ElasticSearc、Docker容器引擎、机器学习、超大集群调优、大数据项目实战等。

怎么样自学大数据挖掘师?

第六阶段：学习spark，能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。目前企业急缺Spark相关人才。

学会自我思考 自学大数据，那么选择自学也就是说大部分时候都是自我摸索学习，自我思考如何学习的阶段，大数据的学习得有计划的进行，比如在学大数据之前，你得先些大数据知识，大数据语言是支撑大数据框架的主体语言，所以自我思考如何学大数据时，你必须明确先学什么，再学什么，而不是看哪算哪。

大数据自学的建议 对于零基础想要学习的大数据的同学，最好的方案是：先关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。

如何系统地学习数据挖掘

1、方法：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。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库。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。数据挖掘：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。

2、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。

3、理论基础入门教材： 数据挖掘导论 java机器学习的库使用 Mahout in Action 用weka进行数据挖掘 数据挖掘实用机器学习技术 以上算是入门吧，java方面的。 python最好也要会，不过还是先把这三本看完+敲完，应该怎么学自己也就有思路了。

4、第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。

5、最后，学习信息检索与科研工具使用，包括网站访问、文献查阅、Google Scholar、ResearchGate的使用、数据和代码查找、文献管理工具应用，以及代码调试技能，这些将极大提升你的研究效率。深入了解并掌握这些内容，将使你快速成为Python数据挖掘与机器学习领域的专家。

数据挖掘能自学吗?

1、如果学习能力强的话是可以自学的，但建议选一些正规专业的机构学的会更快些。可以先找一些数据挖掘方面优秀教材来看，把一些基础且重要的东西理解清楚。数据挖掘是个很宽泛的概念，涉及面很广，不同应用领域的数据挖掘也不一样。

2、数据挖掘学习一般要五个月左右，数据挖掘的学习根据每个人的学习能力和学习方法的不同，所需要的时间也不尽相同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。下面是几种大数据学习方式对比：自学一般都是根据自身碎片化时间进行学习，时间会拉的比较长。

3、而数据挖掘涉及的软件很简单，完全可以自学，网上有相关的教学视频。目前的数据挖掘应用领域，一般都是通过成型的数据挖掘软件（比如SAS）直接去挖掘结果，良好的数学基础是非常重要的，会让你工作起来更容易。当然，如果是研究数据挖掘的算法，那数学就必须非常好才行。