软件系本科生，怎样学习数据挖掘，以及进入公司? 举报 理由 举报 取消 本人是非211的普通本科的一名大三狗，通过python对数据挖掘感兴趣，前两天购买了《集体编程智慧》等入门书，感觉挺感兴趣的，以下是我的基本信息，求大牛指导未来两年进公司的话该朝哪个方面努力，平常应该注意点啥才能拿到offer。1.对python基础语法还算比较熟悉，因为项目需要，爬过几次数据。会flask和scrapy.2.JAVA有一定基础，参加过比赛，拿过小奖。3.不准备考研，政治奇差，英语一般。4.数学基础还行，一般的水平。 2017年6月1日 1 条回复 1167 次浏览 数据挖掘
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本人是华南理工大学的小硕一枚，近期也刚好在找数据挖掘实习岗位，下面大致写一下个人的一些体会：
（1）编程基础：基本需要掌握一大一小两门语言，大指的是C++或者Java；小指的是python或者shell脚本，开发平台最好是基于Linux；
（2）数据结构与算法分析基础：常见的数据结构（线性表，队，列，字符串，树，图）需要掌握；常见的算法（排序算法，查找算法，动态规划）需要掌握；基本上看《大话数据结构》以及《剑指offer》就可以了；
（3）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；
（4）机器学习理论：常见的机器学习算法（决策树，随机森林，GBDT，线性回归，逻辑回归，贝叶斯，SVM，KNN，K-means，EM等）要吃透,这里的吃透指的是理解原理，会推公式，并且知道各种模型的适用场景；常见的机器学习问题要理解（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；参考书籍：《统计学习方法——李航》《机器学习——周志华》
（5）业务理解：对广告计算，个性化推荐，互联网金融等领域有所了解，最好是有相关的项目经验或者竞赛经历；
（6）加分项：有海量数据处理经验（hadoop/Spark，MR，SQL），数据挖掘竞赛拿奖（Kaggle，天池竞赛，Datacastle），对前沿技术有所接触（CV，NLP，DL等）
PS：上述讲的只是适用于初级学习以及找工作时的准备，平时的学习中还是需要注意多思考，多往底层原理钻