广州北大青鸟的数据挖掘要学什么？

数据挖掘的核心思想：贯穿数据挖掘的的思想主要有四个：关联，分类，回归分析和聚类。前两条是为了寻找差异基因，后两条是预测差异基因的可能的属性。

数据挖掘基本步骤

    数据清理→数据集成→数据选择→数据变换→数据挖掘→模式评估→知识表示

数据挖掘要学什么

        数据挖掘涉及的内容比较泛，与之相关的内容包括数据库、数据仓库、机器学习、信息检索。学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础、熟练掌握一种编程语言、会使用数据挖掘工具软件等。数据挖掘的内容包括分类、关联分析、聚类和异常检测等几个方面。

数据挖掘常用算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯(Naive Bayes)，SVM，KNN，Adaboost

聚类算法：K-Means，EM

关联分析：  PageRank