首先，数据挖掘还是需要一些理论基础的。概率论与数理统计推荐DavidFreedman版业务建模与数据挖掘入门数据挖掘SAS编程与数据挖掘业务案例克莱曼婷数据挖掘方法与应用Excel2007VBA参考书IBM PS statistics 19 StatisticalprocessCompanion等(2)。数据挖掘工程师需要了解主流机器学习算法的原理和应用。
想成为腾讯的数据分析或数据挖掘师，需要积累哪些技能？
其实根本就没有什么数据分析师，或者说，人人都是数据分析师。懂我这个意思吗？我的文章里，也写过很多数据行业的知识，你可以去看看，其实有时候想想，你就不一定非得从事这样的行业了。就拿数据挖掘来说吧，据我所知，厂商今年都混的不怎么样，为什么？客户需求很少，而且都是定制化的，整个项目的周期很长。还有就是一个企业里，互联网公司可能还好一点，数据分析师根本不需要那么多，你看看腾讯的数据分析报录比，200以上是肯定的，今年还会更高。
从零开始，如何学习数据挖掘？
这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习相比技术人员学习业务来的更高效数据挖掘适用于传统的BI报表OLAP等无法支持的领域。
数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的十年前做网页设计都能成立公司，一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。
不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。一目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。1数据分析师在拥有行业数据的电商金融电信咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。2数据挖掘工程师在多媒体电商搜索社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。3科学研究方向在高校科研单位企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
二说说各工作领域需要掌握的技能。(1).数据分析师需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。需要熟练使用主流的数据挖掘或统计分析工具如SASSPSSEXCELBI工具等。需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。经典图书推荐概率论与数理统计统计学推荐David Freedman版业务建模与数据挖掘数据挖掘导论SAS编程与数据挖掘商业案例Clementine数据挖掘方法及应用 Excel 2007 VBA参考大全IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion等(2).数据挖掘工程师需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
必须熟悉至少一种编程语言，如PythonCC JavaDelphi等。你需要了解数据库的原理，并且能够熟练操作至少一个数据库，比如MysqlSQLDB2Oracle。最好了解MapReduce的原理，熟练使用Hadoop系列工具。经典书籍推荐数据挖掘概念与技术机器学习实战人工智能及其应用数据库系统介绍算法介绍Web数据挖掘Python标准库思维in JavaThinking in C数据结构等。
