1樓：Joash
看人吧，主要看題主數學水平了，某年清華評特等獎學金的時候，某大三還是大四的同學吧，就是做的資料探勘，而且已經做出了不錯的成績。再如每年資料探勘校招崗，拿到資料探勘崗offer的大多應該是碩士及以上，但我覺得，他們真正開始做資料探勘的時間最多也就從研一開始，也就是說用了兩年左右的時間。
2樓：種樹的左耳
資料探勘如果是比較高階的演算法級，數學基礎很重要，工程類的語言基礎也需要，然後了解些通訊數碼訊號這些解決思維也很好，機器學習是乙個相對深入的話題，MIT吳恩達的machine learning課程可以學學...目前見到的做資料探勘的基本都是研究生以上..
3樓：
首先數理統計方面，我最近在看elements of statistical learning，英語是乙個問題，很多經典教材都是英文版的，我本科非統計非數學專業出身的人，只學過工數，概率論和線性代數，看著有點吃力，比如線性回歸，矩陣方式求出beta(hat)，Ng的課上是直接給出來的，esl那本書也是直接給出來的，而且書上說是，easily show that，我也是醉了，然後我去谷歌，看別人推導過程，才知道裡面有大量的矩陣微分，我是覺得有點吃力，不過我還有配套的斯坦福statistical learning courses，然後理解起來就好多了。除此之外，我還刷leetcode 演算法題，後期還準備學hadoop, spark。最近轉專業拿到紐約地區一學校的data science ad，未來準備是當乙個全棧的資料分析師，前段有基本的bussiness and finacial sense，再到code 演算法模型，最後是大資料平台操作。
感覺要學的東西很多啊，具體時間那就看個人悟性了，我覺得是短期之內不能速成，一步一步走紮實了，去搞大資料才比較穩。
4樓：吳題
資料探勘對綜合能力要求比較高，不僅會程式設計還要會演算法，優化方法，統計。如果樓主數學底子比較好，上手編一些簡單的演算法還是比較容易的
5樓：
我是乙個在校生，以我目前接觸到的程度來看，是對數學功底有一定要求的（所以我放棄了）。
也就是說，零基礎，在資料探勘上，還是不要多想。
資料探勘不等於資料清洗，題主所提到的，可能只是其中很小一部分的資料清洗，但是只會資料清洗，從我的角度來看，只是重複勞動，意味著要麼找不到工作，要麼找不到理想的工作。
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