学习方法

• 如何系统地学习数据挖掘？
• 在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？
• 零基础学习 Hadoop 该如何下手？
• 机器学习，数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么？
• 机器学习、数据挖掘 如何进阶成为大神？
• 数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
• 「数据会说谎」的真实例子有哪些？

应用场景

• 推荐系统中最重要的是什么？算法，交互界面，好的想法还是数据？
• 将机器学习与社会科学研究相结合，有哪些可能的机遇与挑战？
• 大数据、数据挖掘在交通领域有哪些应用？
• 大数据对城市规划将有怎样的影响？
• 社交网站中哪些数据是非常重要的？怎么获得这些数据？怎么对这些数据进行分析？
• 从数据挖掘、机器学习的角度来看，知乎上可能会产生什么有趣的问题？

相关技巧

• 数据分析和挖掘有哪些公开的数据来源？
• 如何成为一名数据科学家？
• 数据科学家 / 统计学家应该养成哪些好习惯？
• 用户画像如何验证准确性？
• 一个有三年工作经验的优秀数据分析师所具备的能力有哪些？怎么衡量？从哪几个方面？
• 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？

培训材料：

datamining

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