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资源总结——七步学习数据挖掘与数据科学

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想知道如何学习数据挖掘和数据科学吗？本文概述了七个步骤，指出的资源能让你成为一名数据科学家。

一名数据挖掘与数据科学方面的专家。

7有编号顺序，你也可以并行或以不同的顺序学习：

1 ；

2 ；

3 的教科书，了解基础知识；

4 ；

5 ；

6 ；

7 ；

另外，不要忘记订阅KDnuggets@kdnuggets关于分析、大数据、数据挖掘和数据科学的最新消息。

——报告，报告中有关于相关术语的演变和普及，比如统计、知识发现、数据挖掘、预测分析、数据科学以及大数据。

 1 

民意调查表明，R言。

这里有很多的资源，比如：

R；

Python；

Python：现实世界数据的灵活工具；

Python；

W3；

2 

许多的数据挖掘工具应用于不同的任务，但最好是使用支持数据分析的整个过程的数据挖掘套件。

你可以使用开源（免费）的工具，如启动KNIME，RapidMiner和Weka。

然而，对于许多分析工作还需要知道SAS，它是全球领先的商业工具并得到广泛应用。

其他受欢迎的MATLAB、StatSoft、IBM SPSS Modeler

可视化是任何数据分析的重要组成部分——Microsoft ExcelR graphics，以及Tableau 。其它TIBCO Spotfire

3

网络上有很多的，但你可以参考以下这些：

LION

StatSoft

4 

可以通过观看一些许多免费的关于数据分析、大数据，数据挖掘和数据科学的网开始学习。

-KDnuggets。

特别参考以下课程：

 Weka

最后，考虑获得关于MS-KDnuggets。

5 

-KDnuggets，包含：

 API

6 

再一次强调，最好是边学边做，所以在学习的同时也可以参加Kaggle -。

7 

你可以加入许多同类-30。

AnalyticBridge是一个分析和数据科学活跃的社区。

你也可以参加一些关于。

此外，考虑加入ACM SIGKDDKDD——该领域领先的研究会议。

……

还可以参考其它的回答：

Metromap

 本文由北邮@组织翻译。

7 Steps for Learning Data Mining and Data Science

最后更新：2017-07-12 22:09:40

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