最近不少朋友问到数据挖掘怎么入门，要看什么资料，
就想写一篇文章介绍一下入门步骤和资料，基本上下面的步骤是按顺序的，时间方面个人感觉至少需要小几个月
基础知识：
- 线性代数
- 统计学
- 计算机技术
基本上这些东西不说熟悉，至少也要有点概念，或者是大学有上过对应的课程，不需要特别准备。
推荐书籍和资料：
视频：
- Coursera Machine Learning by Andrew Ng 作为入门还是不错的，而且对于初学者而言，视频比较容易理解
中文：
- 《数据挖掘概念与技术》 这本书我自己也挺喜欢的，适合初学者，涉及的面比较多，不过不够深入 (备选：《数据挖掘导论》）
- 《数学之美》 介绍了一些挺有意思的东西
英文：
- PPT by Tan, Steinbach, Kumar 我这边上传了PDF版本
- Pattern Recognition And Machine Learning 很多人推荐的一本书了，就是没有中文，而且难度有点大 （可以慢慢看）
实践：
了解了数据挖掘是怎么回事以后，最好的学习办法就是开始实战，如果公司里面没有类似的项目，那么可以考虑去以下网站参加比赛，重在参与和学习
其他常用资料和网站：
数据挖掘工作中可能涉及到的技能和工具：
- 业务知识
- 数据清理和准备 （例如说sql server）
- 建模和分析工具 （例如说R， Weka)
- 算法和方案
- Demo （PPT）
- 大数据处理 （Hadoop/Mahout)
- Coding （不管是自己做一点处理还是最终把产品带上线，都需要一些coding的能力）