kaggle中文网 数据挖掘平台哪些比较好？
数据挖掘平台哪些比较好？
Rapid miner是一个数据科学软件平台，它为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供了一个集成的环境。程序是用Java编程语言编写的。
2. Python]Python是一种免费的开源语言，易于学习和使用。许多用户发现，他们可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的相关性分析。只要您熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就非常简单。
3. [kaggle
kaggle是世界上最大的数据科学家和机器学习者社区。Kaggle最初是一个机器学习竞赛，但现在它已经逐渐成为一个基于公共云的数据科学平台。Kaggle是一个帮助解决问题、招募强大团队和提升数据科学力量的平台。
4. 它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司利用它最大限度地发挥数据的潜力，并作出准确的预测。该系统具有强大的数据算法，锁定最佳客户。此外，它还可以识别异常情况和交叉销售机会，以便用户可以根据自己的需要使用不同的预测模型。此外，它还按需要定制客户肖像。
如何学习数据科学？
数据科学的学习分为以下技能
1。数据处理技能
这是最基本的能力。它可以检索数据，知道如何使用SQL统计指标，并计算各种统计数据来表达业务含义。
这有点高级。它要求数学、计算机和统计学有一定的基础。还需要学习线性回归、logistic回归、聚类等相关算法的原理，以及如何使用工具运行各种算法模型
3。商业分析技能
这是一个很大的挑战。对于业务分析，学校和企业中的很多人还处于探索状态，没有成功供各方学习（很多人分散在企业的各个部门，没有系统的梳理）。
因此，第一点和第二点可以通过学校学习来实现，而第三点需要在企业合适的场景下慢慢探索成长。
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