数据挖掘需要哪些学科的基础?
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。
学好各项数学基础课，主要就是线性代数，概率论、统计学等。程序语言，比如c++/java和python，再加个matlab之类的方便应用的语言。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。
人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。
进行数据挖掘，需要学习以下方面的知识和技能：数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。
数据库技术：数据挖掘需要处理大量的数据，数据库技术对于存储、管理和检索数据非常重要。人工智能：数据挖掘利用机器学习和人工智能的技术来发现数据中的模式和规律，从而提供洞察和预测。
数据挖掘需要的技能：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)。
数据分析中的数据挖掘侧重学习什么?
其他信息：数据挖掘专业是指一种通过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的专业。
编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。常用的编程语言包括Python和R，掌握它们的基本语法和相关数据处理库能够帮助您进行数据清洗、处理和分析。
最后要说的就是统计学以及sql，这两个属于数据分析师的必备技能。
数据挖掘方向难吗?都需要用到什么技术
需要学习工程能力和算法能力。工程能力：（ 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。
回归分析技术；关联规则技术；聚类分析技术；贝叶斯分类技术。
其实还是要看个人的学习能力和吸收能力，以及能不能坚持。如果计算机、统计学方面基础比较弱，那么学习起来难度会比较大，但是如果能坚持学下来，还是可以掌握的。
统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
处理大数据需要一个综合、复杂、多方位的系统，系统中的处理模块有很多，而数据挖掘技术以一个独立的身份存在于处理大数据的整个系统之中，与其他模块之间相辅相成、协调发展。
首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。具体涵盖以下技能：Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。
学编程哪个语言好就业?
1、Java、Python。Java是一种广泛使用的编程语言，特别适合企业级应用程序开发，就业前景好。Python是一种易于学习的编程语言，可用于数据分析、人工智能、机器学习和Web开发等领域，Python在科技公司和创业公司中非常流行。
2、编程语言种类优胜劣汰，这是无可避免的。在编程语言这个大世界当中，要学自然就得学最好就业的编程语言，是哪种编程语言呢？就是编程语言之王-Java语言，因为Java早已凭借语言魅力，征服一个又一个领域，我们的生活当中Java早已无处不在。
3、可以说Java语言有着广泛的行业发展前景。Java通用性强Java作为编程语言中的常青树和基础类语言，通用性强，发展平稳，所以在众多的编程语言中选择学Java，就业相对来说，也会比较稳定。
4、同样Java应用越广泛，Java也就比较好就业。Java作为编程语言中的常青树和基础类语言，通用性强，发展平稳，所以在众多的编程语言中选择学Java，就业相对来说，也会比较稳定。不会觉得很快就过时了，自己学了后感觉没有前途。
5、学编程一般有C语言、Java、C ++、Python、PHP、JavaScript六大语言。0C语言 作为最古老的编程语言之一，C依然高居榜首，这归功于其可移植性以及微软、Oracle和苹果等科技巨头采用它。
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