數據挖掘教材本科生

Ⅰ 數據挖掘：概念與技術（原書第3版）

書不錯，買得值!從小我就喜歡讀書，喜歡看數據方面的書。《》完整全面地講述數據挖掘的概念、方法、技術和最新研究進展。本書對前兩版做了全面修訂，加強和重新組織了全書的技 術內容，重點論述了數據預處理、頻繁模式挖掘、分類和聚類等的內容，還全面講述了OLAP和離群點檢測，並研討了挖掘網路、復雜數據類型以及重要應用領 域。《》是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的參考書，是一本適用於數據分析、數據挖掘和知識發現課程的優秀教材，可以用做高年級本科生或者一年級研究生的數據挖掘導論教材。《》完整全面地講述數據挖掘的概念、方法、技術和最新研究進展。本書對前兩版做了全面修訂，加強和重新組織了全書的技 術內容，重點論述了數據預處理、頻繁模式挖掘、分類和聚類等的內容，還全面講述了OLAP和離群點檢測，並研討了挖掘網路、復雜數據類型以及重要應用領 域。《》是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的參考書，是一本適用於數據分析、數據挖掘和知識發現課程的優秀教材，可以用做高年級本科生或者一年級研究生的數據挖掘導論教材。

Ⅱ 攻讀數據挖掘方向的研究生需要本科學習過哪些課程

就學基礎的計算機課程即可，因為研究生的時候還會開設一些有關數據挖掘的課程。

Ⅲ 數據挖掘，數據分析有人知道大學本科有類似這樣的專業嗎我想入門學習，可能研究生學習，但不知道他屬於

本科沒有對應專業
涉及到的專業知識主要是數學（尤其是分析和代數）、統計和計算機應用技術（演算法、數據結構等等）
最貼近的大概也許是統計吧，因為統計分析和數據分析在目的上比較接近，雖然思路不同。而且統計的很多知識對機器學習和數據挖掘的演算法是基礎

Ⅳ 本科生不考研，通過自學，可以從事數據挖掘嗎

考慮你是非重點本科，方向又非偏數理理論，如果沒有突出成就的話版，直接去找一份數據挖掘的權工作會很難。做數據挖掘需要有非常好的數學基礎，特別是在概率論、隨機過程、離散數學等方面。
數據挖掘一般在有大數據量的大公司才有相關職位。在不考研的前提下，可以去大公司先找一份和你方向相關的工作，然後慢慢自學，積累經驗，通過公司內部調動，爭取換到數據挖掘的組。
自學時間長短和你的基礎有關，建議先看看（美）Jiawei Han 的數據挖掘：概念與技術（原書第3版）這本數據挖掘經典教程，看看基礎哪裡差。如果你數學基礎很好的話，學習會相對比較快一些。
數據挖掘前景很好。目前大數據的時代已經到來，未來在網路上的數據會越來越多，如何從數據中找出有用的信息是非常重要的。如果學好數據挖掘，找一份收入不錯的工作是不成問題的。

Ⅳ 高分急求：985院校本科生想畢業做數據挖掘可以嗎

現在抄數據挖掘都要以機器學習的算襲法做基礎，建議你選修或者直接自學stanford大學的機器學習課程，一方面更好的鞏固數據挖掘的基礎；另一方面，機器學習現在比較熱門，可以增加的的簡歷分。
還有就是，找工作和學習不一樣，個人認為，你要多看MS，google的面試題、筆試題，其實即使你進公司以後做數據挖掘，面試和筆試考試題目也不是這些專向類的東西，越大的公司試題越靈活，越基礎。
最後，多增加點intern經驗吧，我現在研一了，也是計算機專業，其實大公司更喜歡一個有豐富實習經驗的人，不管什麼經驗都好。不一定非是專業實習，但是最好到相關的領域名氣大點的公司。
最後，祝成功吧，我現在就是研究數據挖掘方向，有什麼問題可以再一起探討。

Ⅵ 本科生怎樣通過努力拿到較好的機器學習/數據挖掘相關的offer

實話實說，換位思考一下，用人單位是希望能夠招到人拉解決問題的，所以說到底還是要修煉自己「通過機器學習的工具，能解決問題」的能力。
有了這個方向後，可以分2部走。
第一步，就是搞清楚機器學習的工具，包括原理是什麼，怎麼用，至少要把你看的書的例子全做一遍，確保面試時讓你現場解決問題時，你不會當場卡殼。
第二步，就是在第一步的基礎上，多針對性的找實習機會。我這里說的針對性，就是要讓你排除誘惑，別其他的實習機會就把你給帶跑了，結果時間花了但沒有對數據挖掘有半點幫助。實習的目的，主要是希望你能了解到用人單位會有哪些數據挖掘的需求，實戰中的場景和課本中的場景有哪些不同，有那些坑要躲，這些經驗是很寶貴的。如果跑去站櫃台賣洗頭水，那建議這種實習機會就排後吧，除非你現在很需要錢解決燃眉之急。
有了以上兩步的基礎後，你去面試的成功率就會很高。因為你的談吐會更有底氣，你的實習經歷也能讓你在面試時現場實操時有條不紊。

Ⅶ 本科生出來做機器學習，數據挖掘的工作會比研究生差很多嗎

1、如果是同專業的本科生和同專業的研究生對比的話，一般情況下，我說的是一般情況，研究生還是有優勢的。優勢在哪裡，就在對工具的應用、對理論的了解要更深入的多。如果是博士研究生的話，那更是鑽研的深，連本科裡面的很多公式都必須要推導的出來，能用代碼全部實現。而且研究生經常是泡課題，而課題卻經常是項目式的，很接地氣，來自於實戰。
2、如果是和機器學習對口專業度都不高的本科和研究生作比較，就不好說了。被碾壓和完勝，或者逆襲的場景我都見過，某些演算法及其應用領域我自己也逆襲過數學博士。本人金融學碩士，但是數據挖掘中時間序列、聚類分析、主成分分析從原理到應用我的鑽研深度不亞於人家博士。就是因為本人工作經驗比對方要多，數據的業務本質理解比對方要深。所以方法工具的理解和使用有很多實戰經驗來支撐。

Ⅷ 2017年本科畢業，從事數據挖掘的工作，想學習跟工作相關的在職研究生，請問有合適的推薦嗎

目前開設的大數據的好像是中科院心理所，那邊是大數據還添加了用戶體驗的課程，課程內容非常全面，而且非常實用，具體的內容好像有數據挖掘導論，大數據管理，等等課程，我是有朋友在那裡學習，你可以自己看看去。

Ⅸ 機器學習，數據挖掘的書有哪些

《機器學習實戰》：本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用演算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法，如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic回歸演算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸演算法和分類回歸樹（CART）演算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法：k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。
《數據挖掘-實用機器學習技術》：本書介紹數據挖掘的基本理論與實踐方法。主要內容包括：各種模型(決策樹，關聯規則、線性模型、聚類、貝葉斯網以及神經網路)以及在實踐中的運用，所存任缺陷的分析。安全地清理數據集、建立以及評估模型的預測質量的方法，並且提供了一個公開的數據挖掘工作平台Weka。Weka系統擁有進行數據挖掘仟務的圖形用戶界面，有助於理解模型，是一個實用並且深受歡迎的工具。
《數據挖掘：概念與技術》：本書全面地講述數據挖掘領域的重要知識和技術創新。在第1版內容相當全面的基礎上，第2版展示了該領域的最新研究成果，例如挖掘流、時序和序列數據以及挖掘時間空間、多媒體、文本和Web數據。本書可作為數據挖掘和知識發現領域的教師、研究人員和開發人員的一本必讀書。

Ⅹ 求助數理統計專業本科生學習數據挖掘合不合適

給幾個建議，不一定對啊：
1: 首先數學建模的能力在初期用的很少，可能再你幹了五年或十年之後比較有用
2：不比計算機專業的吃虧，反倒由於你是數學專業的在統計，以及演算法方面會有幫助
3：至於「喜歡數學建模，我研究生學習數據挖掘有優勢嗎？」這個看個人對未來的發展怎樣設計，總之如果你想在一到兩年之內在事業上有很大突破，說白了就是賺很多錢，或者很有名，就不用了。再者數據挖掘的整個過程絕對談不上很有趣，所以工作的乏味可想而知。另外由於國內的環境問題，整個軟體業都沒有很好的前景，更別提這么小眾的數據挖掘了。如果你對這方面很有興趣，建議有機會還是出國。不過如果你很有恆心毅力，對長期埋頭苦幹，沒什麼報酬很感興趣倒是可以來試試。