数据挖掘是当今数据价值发现和知识发现的重要方法，它利用大量数据，针对特定的问题，提取新的信息、模式以及规律等，帮助预测、分析和决策。学习数据挖掘，首先你需要将理论知识作为基础，掌握机器学习的一般概念、基本方法及原理，并了解大数据平台Hadoop等技术，及其在数据挖掘中的运用。
掌握理论基础后，就可以开始工作实践了。了解行业和应用，跟踪机器学习资讯，推荐系统，推荐课程，建立工作室，加入机器学习社群，参加Kaggle、TopCoder、百度的挑战竞赛能够让你获得丰厚的奖励、宝贵的实践经验，打破参与者之间的壁垒，把理论应用到实践中去，开阔视野。
另外，为了不断提升能力，可以学习新的数据库语言，掌握单一机器学习库，如TensorFlow，Caffe，NMF，XGBoost等，以及能够帮助我们完成自动化任务和分析任务的工具，如R、Python、Matlab等。
总之，要想学习数据挖掘，就必须把理论和实践相结合，从多方面培育自己，加强实践能力，提高自身的信息处理能力，不断探索，学以致用，从而打破自己的技术瓶颈，让自己在突破难关和发现新的技术突破时保持前行的动力与热情！
