大家好，今天我要带你走进python基础与数据挖掘的世界，看看它如何在python基础与数据挖掘中脱颖而出。

数据挖掘需要哪些学科的基础?

1、需要学习以下四类学科基础。（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++或者JAVA，小的指python或者shell脚本。

2、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。

3、数据挖掘考研的核心科目包括以下几部分： 计算机科学与技术。这是数据挖掘的基础，考研中会涉及到数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等方面的知识。数据挖掘需要对大量数据进行处理和分析，因此，计算机编程技能以及数据处理技术是非常重要的考察内容。 统计学。

4、数据挖掘属于计算机科学与数学的交叉学科，需要数学、算法的基础，学习之前建议先学习概率统计、线性代数、数值分析三门课程，计算机专业的信息论与数值计算方法两门课程也很重要。

python数据挖掘是什么

数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信 息和知识的过程。

一：什么是数据挖掘__数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。

数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。

数据挖掘是应用计算机技术从大数据中提取有价值信息，生成利于决策的模型和规律。方法包括分类、聚类、关联分析、异常检测与预测。其中，分类是数据分组，聚类则按相似性归类，关联分析发现事物间联系，异常检测识别异常事件，预测则预测未知数据。

大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？为什么选择Python？Python最大的优点就是简单易用。

想做一个Python工程师,有哪些技能是必备的?

1、自动化运维，自动化运维的知识，建议每个程序员都需要认真的学习一下，对日后的发展有很大的帮助。学习数据挖掘以及机器学习的内容，要熟悉掌握Python各种各样的库，掌握数据处理以及图像处理。

2、python工程师需要熟悉 Linux 开发环境，熟练使用 Shell；熟悉高性能分布式系统；熟悉HTTP等网络协议，熟悉 HTML，JavaScript，XPath；熟练使用 Python 进行抓取及格式化信息提取。

3、掌握Python的基本语法，掌握MySQL的基本用法，掌握Linux的常用命令；掌握web前端技术和web后端框架；掌握数据爬虫、数据处理、建立模型、设计动态网页；高级的Python工程师不仅要具备各种开发语言与数据库基础，还得有项目经验。

数据挖掘需要学哪些

数据挖掘涉及对大量数据的处理和分析，因此，需要掌握计算机科学和技术的基本知识，如数据库管理、计算机网络、操作系统原理等。特别是数据处理和数据分析技术，如SQL数据库查询语言、数据仓库等，对于数据挖掘至关重要。

学数据挖掘需要以下基础： 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。 英语基础好，基本读写能力可以。

数据挖掘没有大家想象中难，一般来说要掌握统计学、聚类分析和模式识别、决策树分类技术、人工神经网络和遗传基因算法、规则归纳和可视化技术。统计学 统计学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。

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。数据库知识：理解数据库的基本概念和组成结构，熟悉SQL语言，能够有效地管理和查询数据。编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。

数据挖掘考研的核心科目包括以下几部分： 计算机科学与技术。这是数据挖掘的基础，考研中会涉及到数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等方面的知识。数据挖掘需要对大量数据进行处理和分析，因此，计算机编程技能以及数据处理技术是非常重要的考察内容。 统计学。

python基础学完了学什么

1、拓展：学完python基础学什么 学习python和Linux高级：包括Linux系统应用、网络编程、并发编程、函数高级应用、数据库等知识。学习前端开发：包括HTMT的学习、CSS、jQuery的学习。学习Web开发：包括flask web框架的使用和Django web的框架使用。

2、Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计或握算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

3、进阶学习笔记：操作系统与Linux指令、Python开发环境、TCP与HTTP、模拟浏览器实现案例、进程与线程对比、消息队列与进程池、迭代器、生成器与协程、简单爬虫应用、MySQL数据库、Python装饰器与闭包、Web框架与路由等。

如果你对python基础与数据挖掘感兴趣，不妨亲自体验一下。相信我，它不会让你失望的！