1. 数据挖掘技术与应用书籍
数据科学与大数据技术属于计算机专业。
课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法；
多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
2. 数据分析与挖掘书籍
数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，因行业和发展方向的不同，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务
3. 数据挖掘技术与应用读书笔记
大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。
近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。
4. 数据挖掘技术与应用书籍电子版
应用统计专业一般指硕士专业，属专硕，一般是没有本科专业的。本科专业一般只有统计学或生物医学统计，后者最接近应用统计范畴。
但人大很特别，统计学院本科专业就有四个：统计学，应用统计，数据科学与技术，经济统计。这四个专业其实只有统计学和数据科学与技术是一级学科，应用统计（保险精算）与经济统计都属于应用统计范畴，是二级学科。硕士专业是没有数据科学与技术专业的，所以一般只有统计学硕博，再就是应用统计硕士，按实际应用领域分很多方面。人大的应用统计专硕有两个方向一是风险管理与精算，一是大数据分析。其它应用统计方向是学硕如：流行病与卫生统计，概率论与数理统计，风险管理与精算学。感觉很复杂比较乱，没有南开大学简单明了。
应用统计专硕有很多方向：经济与社会统计，生物统计，流行病与卫生统计，大数据处理与分析等这几个方向。目前最热门应用统计方向就是大数据。
应用统计大数据硕士课程不同学校有不同，但基本大同小异，我以南开大学和人民大学开设主要课程来说明：
南开大学应用统计主要学习：《动态数据分析》，《大数据统计学基础》，《数据采集方法》，《统计计算》，《统计案例实务》，《数据挖掘与应用》，《统计学习》，《应用多元统计》等，基本都是大数据处理与分析实务需要的知识；
人民大学应用统计主要学习：《大数据计算机基础》，《大数据分布式计算》，《大数据统计基础》，《大数据挖掘与机器学习》，《非结构化大数据分析》，《大数据案例》等六门。人大课程偏重计算机知识的导入，其他与南开大学相似，名称大同小异而已。
5. 数据挖掘书籍下载
“多多评”是鄂尔多斯市充分挖掘数据作为新型生产要素的巨大潜力，全力探索打造数字财政，向数据和流量要财政、要税源，是一个集基层社会治理、便民服务、政府效率提升和增加财政收入于“一身”的“码上生活”智慧民生服务平台。
6. 数据挖掘概念与技术书籍
1.《决策思维》2.《模型与算法》
3.《机器学习》4.《神经网络》
数据分析与数据挖掘包含了非常丰富的内容：数据、关联分析、分类、聚类、异常检测、可视化、编程实战、商业应用……下面这几本书都是数据分析和挖掘领域非常不错的图书，既有讲解基本算法的入门书，又有编程实战，还能帮你精益创业~
《数据挖掘与分析 概念与算法》
7. 数据挖掘相关书籍
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
8. 数据挖掘技术与应用书籍有哪些
数据科学和大数据技术专业属于是理科的。
数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言。
Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。