学习数据挖掘需要一定的数学和计算机基础。主要包括:
1. 数学基础：线性代数、概率论与统计、微积分等。数据挖掘涉及大量的矩阵运算、概率统计计算和曲线拟合,这需要数学的基本功。
2. 程序设计能力：特别是掌握Python或R这样的数据挖掘和分析编程语言。需要能够熟练地处理数据，进行数据清洗、特征工程和建模算法实现。
3. 机器学习基础：掌握一些基本的机器学习算法和方法,如回归、分类、聚类、降维等。这些机器学习技能是进行数据挖掘的基石。
4. 数据结构和算法：熟悉数组、链表、树、哈希表等数据结构,以及各种算法的时间复杂度计算方法。这些是实现数据挖掘算法的基础。
5. 数据库知识：掌握SQL语言,能够进行数据的查询、处理和管理。数据挖掘离不开大量的数据存储和处理。
6. 数据可视化技能：能够使用各种数据可视化工具,通过图片、图表、动画等形式展现数据分析的结果。这也是数据挖掘很重要的一部分。
除此之外，其他对数据挖掘也有帮助的技能包括：自然语言处理能力、分布式计算框架了解(如Hadoop、Spark)等。总之，要学好数据挖掘需要扎实的数理统计与编程基础，和全面的机器学习与数据技能。这需要长期的学习和实践积累。
所以，如果要学习数据挖掘，一定要打好上面提到的各个基础知识和技能的基础，这是成为数据挖掘专家的关键。其他的可以慢慢在实践和工作中吸收和提高。
学习数据挖掘具有一定的难度，需要掌握一些基础的数学、统计和编程知识。但是，数据挖掘作为一种热门的技术，具有广泛的应用领域和较好的发展前景。如果你对数据分析和机器学习感兴趣，那么学习数据挖掘可能是一个不错的选择。随着数据量的爆炸式增长和人工智能技术的发展，数据挖掘的应用范围不断扩大，它的前景和潜在影响力更加广阔。这将为从事数据挖掘的人才带来长期稳定的发展机会。
