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想知道如何學習數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學嗎？本文概述了七個步驟，指出的資源能讓你成為一名數(shù)據(jù)科學家。

作者為Gregory Piatetsky，是一名數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)科學方面的專家。

以下為7個步驟用于學習數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學。雖然有編號順序，你也可以并行或以不同的順序?qū)W習：

1 語音：學習R、Python以及SQL語音；

2 工具：了解如何使用數(shù)據(jù)挖掘和可視化工具；

3 教材：閱讀介紹性的教科書，了解基礎知識；

4 教育：觀看網(wǎng)絡研討會，參加課程，考慮獲得數(shù)據(jù)科學中的證書或?qū)W位；

5 數(shù)據(jù)：檢查可用的數(shù)據(jù)資源并在那里找到東西；

6 競賽：參加數(shù)據(jù)挖掘競賽；

7 通過社交網(wǎng)絡，團體和會議與其他數(shù)據(jù)科學家交流；

另外，不要忘記訂閱KDnuggets新聞郵件，并跟隨@kdnuggets了解關(guān)于分析、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學的最新消息。

交互使用數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)科學——見我的分析行業(yè)概覽報告，報告中有關(guān)于相關(guān)術(shù)語的演變和普及，比如統(tǒng)計、知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、預測分析、數(shù)據(jù)科學以及大數(shù)據(jù)。

1 學習語言

民意調(diào)查表明，數(shù)據(jù)挖掘最流行的語言是R，Python和SQL語言。

這里有很多的資源，比如：

免費電子書資源關(guān)于R語音的數(shù)據(jù)科學；

Python數(shù)據(jù)科學入門；

Python數(shù)據(jù)分析：現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)的靈活工具；

不可或缺的Python：數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)科學；

W3學校學習SQL；

2 工具：數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)科學和可視化軟件

許多的數(shù)據(jù)挖掘工具應用于不同的任務，但最好是使用支持數(shù)據(jù)分析的整個過程的數(shù)據(jù)挖掘套件。

你可以使用開源（免費）的工具，如啟動KNIME，RapidMiner和Weka。

然而，對于許多分析工作還需要知道SAS，它是全球領(lǐng)先的商業(yè)工具并得到廣泛應用。

其他受歡迎的分析和數(shù)據(jù)挖掘軟件包括MATLAB、StatSoft推出STATISTICA，Microsoft SQL Server、IBM SPSS Modeler以及Rattle。

可視化是任何數(shù)據(jù)分析的重要組成部分——學習如何使用Microsoft Excel，R graphics，以及Tableau 。其它好的可視化工具包括TIBCO Spotfire和Miner3D。

3教材

網(wǎng)絡上有很多的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學教材，但你可以參考以下這些：

數(shù)據(jù)挖掘與分析：基本概念與算法

數(shù)據(jù)挖掘：機器學習工具實踐與方法

統(tǒng)計學習、數(shù)據(jù)挖掘以及預測的要素

LION書籍：學習與智能優(yōu)化

大數(shù)據(jù)集挖掘

StatSoft推出的電子統(tǒng)計教材

4 教育：網(wǎng)絡研討會、課程、證書以及學位

可以通過觀看一些許多免費的關(guān)于數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學的網(wǎng)絡研討會和網(wǎng)絡直播開始學習。

也有許多短期和長期的在線課程，其中許多是免費的-見KDnuggets在線教育目錄。

特別參考以下課程：

機器學習

從數(shù)據(jù)中學習

開放式在線學習應用數(shù)據(jù)科學

使用Weka進行數(shù)據(jù)挖掘

本文作者的數(shù)據(jù)挖掘課程

最后，考慮獲得關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學的證書或高級學位，如MS-見KDnuggets關(guān)于分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學教育的目錄。

5 數(shù)據(jù)

你需要數(shù)據(jù)進行分析-見KDnuggets關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的目錄，包含：

政府、聯(lián)邦、州、城市、本地和公共數(shù)據(jù)站點和門戶

數(shù)據(jù)API、集線器、商場、平臺、門戶和搜索引擎

免費公共數(shù)據(jù)集

6 競爭

再一次強調(diào)，最好是邊學邊做，所以在學習的同時也可以參加Kaggle競賽 -從初學者競賽開始，比如使用機器學習預測泰坦尼克號生存。

7 交流：會議、團體和社交網(wǎng)絡

你可以加入許多同類團體-見關(guān)于分析、大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)科學前30的 LinkedIn組織。

AnalyticBridge是一個分析和數(shù)據(jù)科學活躍的社區(qū)。

你也可以參加一些關(guān)于分析、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學與知識發(fā)現(xiàn)的會議和研討會。

此外，考慮加入ACM SIGKDD，它會舉辦一年一度的KDD大會——該領(lǐng)域領(lǐng)先的研究會議。

更多……

還可以參考其它的回答：

如何開始學習數(shù)據(jù)科學

關(guān)于數(shù)據(jù)科學的使用簡介

通過Metromap課程成為一名數(shù)據(jù)科學家

獲取免費數(shù)據(jù)科學教育

本文由北郵@愛可可-愛生活老師推薦，阿里云云棲社區(qū)組織翻譯。

文章原標題《7 Steps for Learning Data Mining and Data Science》，作者：Gregory Piatetsky，譯者：海棠

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