191128随笔记

1.数据挖掘学习路线

（1）编程基础：掌握基本的数据结构和算法知识。

（2）编程语言：至少精通一门编程语言。《零基础学Python》

（3）机器学习理论：这一部分主要掌握机器学习的算法，如分类、聚类、推荐、概率图、神经网络等
       ①初级阶段：可以看一些视频以及书籍，《机器学习算法原理与编程实战》《机器学习实战》，先入门，先了解各个算法的应用场景
       ②中级阶段：可以看算法背后的理论了林轩田的《机器学习基石》《机器学习技法》视频，周志华《机器学习》图书
       ③高级阶段：开始灵活运用并组合各个算法

2.数据分析和数据挖掘的联系和区别

（1）两者是循环递归的的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的时候也需要记性数据分析