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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如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。

需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

数据挖掘涵盖面很广，系统的学习个人建议依照以下路线：

找一本教材，个人推荐李航的《统计机器学习》

可以去看网易上关于机器学习的公开课，超级棒。结合教材和视频，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。

对于数学也要加强，特别在概率论方面。

上面说的是机器学习，其实已经包括了数据挖掘的大部分，在上面了解的差不多之后 ，可以试着去做一些有意思的项目，比如去分析女神的微博情感，或者参加一些数据挖掘比赛，kaggle上有很多比赛可以去做。

如果你想从事数据挖掘，你必须具备：数据挖掘模型、算法的数学知识以及一些数据分析软件（SPSS、SAS、matlab、clementine）

一些数据库相关的知识（oracle、mySQL）了解市场、其它部门需求当然这些都是一点一滴积累起来的，没必要一蹴而就，特别是对市场、行业的了解以及对公司其它部门的需求的理解非常重要，这决定了你能否从基础的分析人员上升到产品层、决策层，都是要在实际的工作中积累起来的。

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