最近不少朋友問到數據挖掘怎么入門，要看什么資料，
就想寫一篇文章介紹一下入門步驟和資料，基本上下面的步驟是按順序的，時間方面個人感覺至少需要小幾個月
基礎知識：
- 線性代數
- 統計學
- 計算機技術
基本上這些東西不說熟悉，至少也要有點概念，或者是大學有上過對應的課程，不需要特別准備。
推薦書籍和資料：
視頻：
- Coursera Machine Learning by Andrew Ng 作為入門還是不錯的，而且對於初學者而言，視頻比較容易理解
中文：
- 《數據挖掘概念與技術》 這本書我自己也挺喜歡的，適合初學者，涉及的面比較多，不過不夠深入 (備選：《數據挖掘導論》）
- 《數學之美》 介紹了一些挺有意思的東西
英文：
- PPT by Tan, Steinbach, Kumar 我這邊上傳了PDF版本
- Pattern Recognition And Machine Learning 很多人推薦的一本書了，就是沒有中文，而且難度有點大 （可以慢慢看）
實踐：
了解了數據挖掘是怎么回事以后，最好的學習辦法就是開始實戰，如果公司里面沒有類似的項目，那么可以考慮去以下網站參加比賽，重在參與和學習
其他常用資料和網站：
數據挖掘工作中可能涉及到的技能和工具：
- 業務知識
- 數據清理和准備 （例如說sql server）
- 建模和分析工具 （例如說R， Weka)
- 算法和方案
- Demo （PPT）
- 大數據處理 （Hadoop/Mahout)
- Coding （不管是自己做一點處理還是最終把產品帶上線，都需要一些coding的能力）