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資源總結——七步學習數據挖掘與數據科學

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

一名數據挖掘與數據科學方麵的專家。

7有編號順序，你也可以並行或以不同的順序學習：

1 ；

2 ；

3 的教科書，了解基礎知識；

4 ；

5 ；

6 ；

7 ；

另外，不要忘記訂閱KDnuggets@kdnuggets關於分析、大數據、數據挖掘和數據科學的最新消息。

——報告，報告中有關於相關術語的演變和普及，比如統計、知識發現、數據挖掘、預測分析、數據科學以及大數據。

 1 

民意調查表明，R言。

這裏有很多的資源，比如：

R；

Python；

Python：現實世界數據的靈活工具；

Python；

W3；

2 

許多的數據挖掘工具應用於不同的任務，但最好是使用支持數據分析的整個過程的數據挖掘套件。

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

然而，對於許多分析工作還需要知道SAS，它是全球領先的商業工具並得到廣泛應用。

其他受歡迎的MATLAB、StatSoft、IBM SPSS Modeler

可視化是任何數據分析的重要組成部分——Microsoft ExcelR graphics，以及Tableau 。其它TIBCO Spotfire

3

網絡上有很多的，但你可以參考以下這些：

LION

StatSoft

4 

可以通過觀看一些許多免費的關於數據分析、大數據，數據挖掘和數據科學的網開始學習。

-KDnuggets。

特別參考以下課程：

 Weka

最後，考慮獲得關於MS-KDnuggets。

5 

-KDnuggets，包含：

 API

6 

再一次強調，最好是邊學邊做，所以在學習的同時也可以參加Kaggle -。

7 

你可以加入許多同類-30。

AnalyticBridge是一個分析和數據科學活躍的社區。

你也可以參加一些關於。

此外，考慮加入ACM SIGKDDKDD——該領域領先的研究會議。

……

還可以參考其它的回答：

Metromap

 本文由北郵@組織翻譯。

7 Steps for Learning Data Mining and Data Science

最後更新：2017-07-12 22:09:40

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