2.程序语言，比如c++/java和python，再加个matlab之类的方便应用的语言。3.会一些机器学习的课程，了解这个领域具体在研究的东西，看点公开课或者书籍。4.英语基础好，基本读写能力可以。5.相关计算机方面知识梳理。数据挖掘通...

1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3、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...

SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。C++：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。Python：对字符串处理有比较大的优势，是解释型语言，实现简单，并且有很多开源的机器学习模型...

数据挖掘涉及的内容比较泛，机器学习、数据挖掘、人工智能，但实际上这些知识大多是相通的，机器学习实战这本书是我看的启蒙书里很好的一本了，该有的都有，难度较小，有理论有实践，可以较快的对各种知识有个大概的了解，...

既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。因为数据划分是数据挖掘...

（1）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指C++或者Java，小的指Python或者shell脚本；需要掌握基本的数据库语言；建议：MySQL+python+C++；语言只是一种工具，看看语法就好；推荐书籍：《C++...

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘需要...

数据挖掘工程师需要具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。1.缺乏理论背景的数据人员，更容易进入一个技能上的危险区域(DangerZone)—一些数字，按照不一样的数据模型和算法总能鼓捣出一些...

可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术...

1、数据挖掘、模式识别、统计学习2、概率统计：多元统计、时间序列、随机过程运筹优化：运筹学3、数据库(SQL语言/数据库理论/Oracle与SQLServer)、数据仓库4、SAS/SPSS/KXEN/BusinessObject/Matlab/Excel...