（1）学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。（2）需要掌握一大一小两门语言，大的指C++...

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...

8、其它数据挖掘算法介绍决策树算法、神经网络算法。

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...

数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果...

SAS统计分析课程包括：菜单式模块包括Insight数据探测模块，Assist助手模块，Analyst分析家模块，EnterpriseMiner数据挖掘模块编程式模块包括Base基础模块，涉及STAT统计模块和ETS时间序列模块中的内容SPSS数据挖掘内容包括：数据挖掘...

数据挖掘和算法课程通常包括以下内容：数据挖掘基础：数据挖掘的概念、历史、应用领域、技术和方法。数据挖掘过程：数据挖掘的流程和框架，包括数据清洗、特征选择、建模和验证等步骤。数据挖掘技术：数据挖掘中常用的算法和技术，...

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，...

统计学。根据知乎得知，数据挖掘的技术基础是统计学。统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

硕士以上学历,数据挖掘、统计学、数据库相关专业,熟练掌握关系数据库技术,具有数据库系统开发经验熟练掌握常用的数据挖掘算法具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件二、行业知识具有相关的行业知识,或者能够很快熟悉相关的行业知...