只要能解決實際問題，用什麼工具來學習資料探勘都是無所謂，這裡首推Python。
需要掌握Python中的哪些知識?（推薦學習：Python影片教學）
1、Pandas函式庫的操作
Panda是資料分析特別重要的一個函式庫，我們要掌握以下三點：
· pandas 分組運算;
· pandas 索引與多重索引;
索引比較難，但是卻是非常重要的
· pandas 多表運算與資料透視表
2、numpy數值計算
numpy資料計算主要應用是在資料探勘，對於以後的機器學習，深度學習，這也是一個必須掌握的函式庫，我們要掌握以下內容：
· Numpy array理解；
· 數組索引操作；
#· 數組計算；
· Broadcasting(線性代數裡面的知識)
3、資料視覺化-matplotlib與seaborn
· Matplotib語法
python最基本的視覺化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像，要搞清楚二者的關係是什麼，這樣學習起來才會比較輕鬆。
· seaborn的使用
seaborn是一個非常漂亮的視覺化工具。
· pandas繪圖功能
前面說過pandas是做資料分析的，但它也提供了一些繪圖的API。
4、資料探勘入門
這部分是最難也是最有趣的一部分，要掌握以下幾個部分：
· 機器學習的定義
在這裡跟資料探勘先不做差別
· 代價函數的定義
· Train/Test/Validate
· Overfitting的定義與避免方法
5、資料探勘演算法
資料探勘發展到現在，演算法已經非常多，以下只需掌握最簡單的，最核心的，最常用的演算法：
· 最小平方法演算法；
· 梯度下降；
· 向量化；
· 極大似然估計；
· Logistic Regression;
##· Decision Tree;#· RandomForesr;##· XGBoost；
6、資料探勘實戰透過機器學習裡面最著名的函式庫scikit-learn來進行模型的理解。
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