關(guān)于-2挖掘-1/的相關(guān)性，推薦CDA 數(shù)據(jù)老師、CDA 數(shù)據(jù)分析師課程的相關(guān)課程通過項(xiàng)目調(diào)動(dòng)學(xué)生。在導(dǎo)師設(shè)計(jì)的商業(yè)場景中，導(dǎo)師不斷提出商業(yè)問題，然后學(xué)生一步步思考和操作解決問題，從而幫助學(xué)生掌握真正優(yōu)秀的解決商業(yè)問題的能力-2挖掘。這種教學(xué)方式能夠調(diào)動(dòng)學(xué)生的獨(dú)立思考和主觀能動(dòng)性，學(xué)生掌握的技能和知識(shí)能夠迅速轉(zhuǎn)化為自己能夠靈活運(yùn)用的技能，面對不同的場景能夠發(fā)揮自如。

首先，數(shù)據(jù) 挖掘有很多技術(shù)。你要定位某一類數(shù)據(jù) 挖掘算法，比如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、預(yù)測等等。再次，根據(jù)你的定位，大量閱讀國內(nèi)外(尤其是國外)研究者對這類算法的改進(jìn)和應(yīng)用，并熟悉之。然后，提出你的算法的改進(jìn)方法并加以實(shí)現(xiàn)。說白了就是算法的改進(jìn)和實(shí)現(xiàn)。研究生教育就是這樣，自學(xué)算法。和實(shí)際應(yīng)用有些脫節(jié)，在實(shí)際應(yīng)用中完全不關(guān)心一個(gè)算法的執(zhí)行效率。

因?yàn)樗c數(shù)據(jù) library關(guān)系密切，所以又叫數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabases(KDD)，就是將先進(jìn)的智能計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于大量的數(shù)據(jù)，使計(jì)算機(jī)在有指導(dǎo)或無指導(dǎo)的情況下，從海量的/中學(xué)習(xí)。從廣義上講，任何來自數(shù)據(jù)library挖掘information的進(jìn)程都稱為數(shù)據(jù) 挖掘。從這個(gè)角度來說，數(shù)據(jù) 挖掘就是BI(商業(yè)智能)。

給師兄師姐們的一些建議學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘看著剛進(jìn)實(shí)驗(yàn)室的師兄師姐們的迷茫，雖然和他們有過一些零散的對話，但是不夠系統(tǒng)。所以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)給出學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的一些建議?？梢愿鶕?jù)自身情況具體問題具體分析，供參考。希望在上一屆的基礎(chǔ)上更深更遠(yuǎn)。1.研究生院和數(shù)據(jù) 挖掘基礎(chǔ)首先介紹一下大家關(guān)心的一些問題，包括我們組的研究方向是什么，論文相關(guān)問題，工作相關(guān)問題，上海戶口等。

數(shù)據(jù)挖掘和machine 學(xué)習(xí)沒有嚴(yán)格的界限，只是側(cè)重點(diǎn)不同。數(shù)據(jù) 挖掘，數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)它們之間既有交叉又有區(qū)別，它們之間既有聯(lián)系又有不同的領(lǐng)域和應(yīng)用。機(jī)學(xué)習(xí)為-2挖掘和數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)提供了理論方法是機(jī)學(xué)習(xí)技術(shù)。逐漸發(fā)展和應(yīng)用了一批新的分析方法，這些方法逐漸演化；這兩個(gè)領(lǐng)域相互交叉，每個(gè)領(lǐng)域都將使用對方開發(fā)的技術(shù)方法來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。數(shù)據(jù) 挖掘的概念更寬泛，/machine學(xué)習(xí)just數(shù)據(jù)-0的概念。

也就是數(shù)據(jù) 挖掘會(huì)員，很多企業(yè)都需要這樣的人才，比如百度、谷歌這樣的搜索引擎公司，還有很多網(wǎng)購，當(dāng)當(dāng)、阿里巴巴。主要原因是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的商業(yè)用途較大。IT公司在BI就業(yè)的定位:數(shù)據(jù)挖掘Engineer。中國是新職業(yè)，比國外晚很多。數(shù)據(jù) 挖掘該領(lǐng)域還是很有前景的，主要有以下幾個(gè)方向:1。做科研的，可以從事數(shù)據(jù) 挖掘高校、科研單位、各類企業(yè)的科研人員；2.開發(fā)程序，可以在互聯(lián)網(wǎng)公司做-2挖掘及其相關(guān)程序算法；3.數(shù)據(jù)分析師，企事業(yè)單位咨詢分析。

在讀數(shù)據(jù) 挖掘《算法理論》的時(shí)候，經(jīng)常感覺有些公式的推導(dǎo)過程像天書一樣，比如在讀svm的數(shù)學(xué)證明的時(shí)候，EM算法...，感覺知識(shí)面跳躍性很大，所以數(shù)據(jù)-。磨刀不誤砍柴工。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù) 挖掘之前，要明白以下幾點(diǎn):數(shù)據(jù)挖掘目前在國內(nèi)并不流行，就像屠龍這個(gè)技能一樣。數(shù)據(jù)前期準(zhǔn)備通常占整個(gè)-2挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右。數(shù)據(jù) 挖掘它是統(tǒng)計(jì)的組合，數(shù)據(jù)庫和機(jī)學(xué)習(xí)，它不是一項(xiàng)新技術(shù)。

數(shù)據(jù) 挖掘項(xiàng)目通常需要重復(fù)一些不熟練的工作。如果你覺得以上內(nèi)容可以接受，那就繼續(xù)看下去。學(xué)習(xí) A技術(shù)要貼近行業(yè)，沒有行業(yè)背景的技術(shù)就像空中樓閣。技術(shù)的發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的發(fā)展，廣闊而迅速(十年前設(shè)計(jì)網(wǎng)頁就可以成立公司)，大多數(shù)人沒有精力和時(shí)間去全面掌握所有的技術(shù)細(xì)節(jié)。

數(shù)據(jù)挖掘Summary數(shù)據(jù)挖掘與Machine -1的區(qū)別。兩種地方往往重疊:①-2挖掘從某種意義上說，更注重從大量的數(shù)據(jù)中獲取新的見解；②機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注已知任務(wù)，而數(shù)據(jù) 挖掘搜索隱藏信息。比如電商用機(jī)器學(xué)習(xí)來決定誰推薦什么產(chǎn)品，數(shù)據(jù) 挖掘來發(fā)現(xiàn)什么人喜歡什么產(chǎn)品。機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù) 挖掘沒有嚴(yán)格區(qū)分。

For 數(shù)據(jù) -0/，數(shù)據(jù)庫規(guī)定數(shù)據(jù)管理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)規(guī)定-2。統(tǒng)計(jì)學(xué)提供的很多技術(shù)，通常需要在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)一步研究，成為有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，才能進(jìn)入數(shù)據(jù) 挖掘領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)主要影響學(xué)習(xí)on-2挖掘，而機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)are-。從數(shù)據(jù)分析的角度來看，絕大多數(shù)數(shù)據(jù) 挖掘的技術(shù)都來自于機(jī)學(xué)習(xí)領(lǐng)域，但是對機(jī)學(xué)習(xí)的研究往往不走大眾/。