学习数据挖掘需要时间的长短取决于个人的学习能力、学习目的和学习深度。如果只是希望了解数据挖掘的基本概念和应用，可能只需要花费几周或几个月的时间学习相关的课程和资料。但如果希望深入掌握数据挖掘的理论和实践，需要更长时间的系统学习和实践。一般来说，完整地学习数据挖掘需要至少半年以上的时间。
1、数据结构与算法：数据挖掘算法通常涉及到大量的数据处理，数据结构与算法的基础知识对于理解算法的实现以及优化是非常必要的。
2、数据库技术：数据挖掘的数据通常来自于大型的数据库中，掌握数据库的基础知识以及 SQL 语言的使用，可以更好的进行数据的存储和处理。
3、统计学基础：数据挖掘中很多算法都有统计学的基础，掌握统计学基础，如概率论、统计推断等，有助于更好地理解和使用数据挖掘算法。
4、机器学习：数据挖掘和机器学习是密切相关的，掌握机器学习的基础知识，如回归、分类、聚类等，可以更好地应用于数据挖掘算法中。
5、编程语言：数据挖掘的实现需要用到编程语言，如 Python、R 等，需要熟练掌握至少一种编程语言。
6、数据可视化：数据挖掘的结果通常需要通过图表等方式进行展示，因此需要学习数据可视化的技能。
7、领域知识：不同领域的数据挖掘有不同的特点，需要掌握相应领域的知识，如金融、医疗、社交网络等。
以上是学习数据挖掘的基本课程，当然还需要不断地实践和深入学习，才能掌握更高级的技能。
学习数据挖掘需要一定的数学和编程基础，但并不要求一定要有相关的专业背景或工作经验。因此，只要你有耐心和恒心，并且愿意花时间和精力去学习，就可以零基础学习数据挖掘。
要想学好数据挖掘，建议先学习一些数学基础，比如概率论、统计学和线性代数等，同时需要掌握一些编程语言，比如Python、R语言等。然后可以学习一些数据挖掘的基础算法和技术，如聚类、分类、回归、决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。最后，可以通过实践项目来巩固所学知识。
需要注意的是，学习数据挖掘需要较长的时间和大量的实践，需要有一定的毅力和耐心。但只要你坚持不懈地学下去，是可以学会的。
