基础篇:

1. 读书《Introduction to Data Mining》,这本书很浅显易懂,没有复杂高深的公式,很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining : Concepts and Techniques》。第二本比较厚,也多了一些数据仓库方面的知识。如果对算法比较喜欢,可以再阅读《Introduction to Machine Learning》。

2. 实现经典算法。有几个部分:

a. 关联规则挖掘 (Apriori, FPTree, etc.)

b. 分类 (C4.5, KNN, Logistic Regression, SVM, etc.)

c. 聚类 (Kmeans, DBScan, Spectral Clustering, etc.)

d. 降维 (PCA, LDA, etc.)

e. 推荐系统 (基于内容的推荐,协同过滤,如矩阵分解等)

然后在公开数据集上测试,看实现的效果。可以在下面的网站找到大量的公开数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/

3. 熟悉几个开源的工具: Weka (用于上手); LibSVM, scikit-learn, Shogun

4. 到 https://www.kaggle.com/ 上参加几个101的比赛,学会如何将一个问题抽象成模型,并从原始数据中构建有效的特征 (Feature Engineering)。

到这一步的话基本几个国内的大公司都会给你面试的机会。

进阶篇:

1. 读书,下面几部都是大部头,但学完进步非常大。

a.《Pattern Recognition and Machine Learning》

b.《The Elements of Statistical Learning》

c.《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》

第一本比较偏Bayesian;第二本比较偏Frequentist;第三本在两者之间,但我觉得跟第一本差不多,不过加了不少新内容。当然除了这几本大而全的,还有很多介绍不同领域的书,例如《Boosting Foundations and Algorithms》,《Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques》;以及理论一些的《Foundations of Machine Learning》,《Optimization for Machine Learning》等等。这些书的课后习题也非常有用,做了才会在自己写Paper的时候推公式。

2. 读论文。包括几个相关会议:KDD,ICML,NIPS,IJCAI,AAAI,WWW,SIGIR,ICDM;以及几个相关的期刊:TKDD,TKDE,JMLR,PAMI等。跟踪新技术跟新的热点问题。当然,如果做相关research,这一步是必须的。例如我们组的风格就是上半年读Paper,暑假找问题,秋天做实验,春节左右写/投论文。

3. 跟踪热点问题。例如最近几年的Recommendation System,Social Network,Behavior Targeting等等,很多公司的业务都会涉及这些方面。以及一些热点技术,例如现在很火的Deep Learning.

4. 学习大规模并行计算的技术,例如MapReduce、MPI,GPU Computing.基本每个大公司都会用到这些技术,因为现实的数据量非常大,基本都是在计算集群上实现的。

5. 参加实际的数据挖掘的竞赛,例如KDDCUP,或 https://www.kaggle.com/ 上面的竞赛。这个过程会训练你如何在一个短的时间内解决一个实际的问题,并熟悉整个数据挖掘项目的全过程。

6. 参与一个开源项目,如上面提到的Shogun或scikit-learn还有Apache的Mahout,或为一些流行算法提供更加有效快速的实现,例如实现一个Map/Reduce平台下的SVM.这也是锻炼Coding的能力。

到这一步国内的大公司基本是想哪去哪,而且待遇也不差;如果英语好,去US那边的公司难度也不大了。

本人谈不上什么高手,下面是个人的一点看法。

一,可以先找一些数据挖掘方面优秀教材来看,把一些基础且重要的东西理解清楚。R/matlab/SAS之类是都是一些工具,虽然学会使用工具挺重要,但关键还是工具后面的思想。关于自学,不知lz是否看过下面的帖子。其中,我挺赞同帖子中pongba的‘只看好书’的看法。

http://www.guokr.com/question/132920/?bsh_bid=98365272

二,个人觉得非常重要的一点,尽量参与一些真实的实践项目,从实际项目/问题出发学得更快,也学得更好!数据挖掘是个很宽泛的概念,涉及面很广,不同应用领域的数据挖掘也不一样。从一些项目作为切入点,你可以了解到哪些知识是最欠缺的,哪些最需要学的,然后再逐渐扩充相关的知识。

三,估计学什么都差不多,需要不断坚持和积累吧。

数据挖掘这个东西,要看你追求的是什么?

注意到你是想自学?那一帮情况下,就可以理解为不是奔科研去的,看起来应该是追求实用。

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