1樓：「已登出」
建議最好先找家公司實習，沒這方面經驗很難找工作，另外就是自己多在Hadoop上把幾個經典的演算法實現下，實際就某個方面做次資料分析。
2樓：瑕銃
不推薦先看機器學習實戰，如果英文還過得去的話，建議先看prml，以後掃一掃python那些庫的文件，再看機器學習實戰和統計學習方法會發現幾個小時就能掃完，與其耗費時間去讀許多淺顯的小部頭，不如去直接啃prml
3樓：EricD
資料挖據，我們一層層來看
1 - 資料？資料是什麼？就是資訊對吧，那你試想下，現在的企業，可以說大部分還是在用關係型資料庫的，不管金融，電信，電商。
當然不排除很多用其他儲存，但占有量最大的還是關係型資料庫。所以你居然沒寫SQL，我真是納悶了。
2 - 挖掘？意味著你需要得到資料，基於第一條，你首先得熟練的從關係型資料庫裡把資料找到，並且轉化成你可以挖掘的格式。比如把，你熟悉用Python來做機器學習了，不管你用哪個庫，Python基本上是讀取文字，或者從資料庫直接讀取。
還是要用到SQL把資料匯出成文字啊。
3 - 所以，我覺得你先好好把SQL精通了再說，這個是你肯定以後用得到的，不僅是資料相關的職位，每個IT相關的幾乎都會用到。
4 - 那麼，有人會說了，SQL很簡單。確實，入門很簡單，而且資料挖據不是DBA，基本上只用SELECT就可以了。那麼問題來了，你知道Over, Partition By, Qualify 等關鍵字嗎？
這些都是資料倉儲裡常用的功能，你知道用SQL可以寫遞迴嗎？
別給大資料沖昏了頭，在校生在沒有很大規模的平台可以練手的情況下。
精通SQL，以及非常熟練使用Excel，肯定會對你以後工作很有幫助。
如果真的立志做資料挖據，那麼，C++可以放放先。Python可以學起來，基本上就是幾個資料分析的庫。資料倉儲模型，ETL基本構架也可以看起來。
4樓：秋小白
去做DataCastle上面的競賽題吧~
一般都是公司在實際運作中遇到的問題，然後放到這個競賽平台上來讓專業的人解決
名次好了也對你未來找工作有很大的幫助
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