大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python 数据挖掘学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 数据挖掘学习的解答，让我们一起看看吧。
大数据，Python和数据挖掘都适合哪方面工作？结合起来又适合什么工作呢？
用Python爬虫大规模数据，然后利用数据挖掘工具对爬取的数据进行整理分析，找出有价值的数据，做大数据分析。结合起来可以做数据分析师，数据挖掘工程师，python爬虫工程师相关工作。
首先，大数据和电子商务都是一个产业链，并不是一个技能。大数据这个产业链中有一系列具体的岗位，这些岗位的职责分别针对数据的生产到传输、存储、分析、呈现等等，所以从事这些岗位的人都是大数据人，做这些工作的人也都可以说是从事大数据领域。另外，与大数据紧密结合的行业涉及到诸多领域，包括金融、通信、交通、餐饮、娱乐等等，这些具体领域中从事数据分析整理的岗位也涵盖在大数据领域中。
Python是一门程序设计语言，伴随着大数据与人工智能的发展，Python得到了广泛的应用，这主要得益于Python在数据分析方面的诸多优势。目前使用Python更多的是从事数据分析方面的工作，根据不同行业的需要定制Python程序。
Python的特点是简单、明确、优雅，对于初学者来说Python很容易掌握，不仅语法简单，Python的库也很强大，比如在大数据领域经常使用到的Numpy、matplotlib、scipy等库。Python适合的工作岗位不仅仅是大数据领域，还可以做Web开发，与java和PHP并称为三大Web开发方案，而且目前Python的发展趋势非常不错，建议程序员都学习一下。
数据挖掘是传统方向之一，目前在大数据领域数据挖掘的应用被更多的提及，结合大数据的特点（非结构化数据是主流数据），数据挖掘也需要结合机器学习的内容，所以目前在数据挖掘领域也有不少研发人员使用Python。
随着大数据应用的逐步普及，Python作为工具将更多应用在数据分析、数据挖掘、以及数据呈现上，可以说Python是大数据领域研发人员的一把利器。
当然，除了Python，Java、Scala、R等语言也都在大数据领域有一席之地，每个语言都有其对应的应用场景。
我在头条上写了关于Java和Python的学习文章，另外也正在计划写Scala的学习文章，感兴趣的朋友可以关注一下，一起交流。
python能挖掘什么数据？
python 是人工智能和数据分析方面最好的开发语言，python 中有大量与数学计算相关的第三方库，如numpy,pandas等，这是python 做数据挖掘和数据分析的优势。python 能挖掘所有数据，如股票信息、媒体八卦、体育新闻等。
如何循序渐进的学习数据挖掘？
我自己从事过10年以上数据挖掘相关的工作。我简单说一下对这个问题的理解：
你的问题提得非常明白。但你问题下面的一段文字让人感觉迷惑：似乎做数据挖掘一定要会做big data developer方便的开发。其实在大的企业尤其是互联网企业里面这两个职位是分开的。做数据挖掘的是做数据挖掘的。做big data developer是做开发的。通常互联网企业的里面的数据相关的职位是这样分布的：
1. 数据平台：主要负责数据自动采集平台、ETL平台及调度平台的搭建和维护；
2. ETL：主要负责数据的抽取、清洗和入库，报表底层相关数据统计口径的开发以及ETL任务的维护；
3. 报表平台：基于业务需要设计报表、开发报表和维护报表；
4. 数据分析和挖掘：针对各种问题主题进行数据分析和挖掘，给出解决问题的解决方案
其它更为深入的数据挖掘或者说机器学习问题：如精准广告平台、推荐系统和搜索系统则有专门的部门负责。通常做数据挖掘的主要是在数据部门针对专门的主题进行数据挖掘，或者在专门的业务场景（广告平台、推荐系统和搜索系统）对应部门从事数据挖掘。这些部门对机器学习算法相关的工程实现能力要求会比较高。但对于数据结构和MapReduce可能要求没有那么高。但如果在数据平台部门可能对hadoop、数据结构和MapReduce要求可能会高一些。
回过头来回答你的问题：如何循序渐进的学习数据挖掘
1.重点是循序渐进的学习各种算法，比如有监督学习算法、无监督学习算法甚至强化算法和深度学习算法。要深入理解这些算法的逻辑、优点和缺点；
2.会基于python或者scale对这样算法做工程上的实现以便解决实际问题；
到此，以上就是小编对于python 数据挖掘学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 数据挖掘学习的3点解答对大家有用。
