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想学习数据挖掘，并从事这方面的工作，一般要达到啥程度，可以找到一个相对较好的工作

嗯，这个要看你的职业定位在于偏向工程应用还是研究导向了。简单来说，数据挖掘是一个很宽泛的领域，其中对于各种工具的运用也是充分体现了因时因事的风格，各有千秋。其实最早的数据挖掘并没有海量数据可言，最早的数据挖掘推动着SAS之流都是作者生产数据挖掘的内容，当时统计学家们还都反对着这个东西，要知道，上个世纪80年代，数据挖掘可是个贬义词。而文本分析也是google接受宣传之后的一个方向。所以无论何时，数据挖掘的本质都是在数据中寻找没有先验的数据关联。所以如果要我说，只要你能弄清楚统计概率分析的理论和各色工具，就起码可以动手试着做做这种数据捕捞的事情了。我个人是电子工程的本科，机器学习的博士（没读完），对之前的回答，有点不同意，感觉你要是不会code，算不上从业者。不懂hadoop，也完全没关系，因为我在诸多事项中也就用过一次，自然我学姐用的多，她后来去了高盛，所以可能之前回答的大大是针对quant这个部分回答的，所以也算我吹毛求疵。应试的事，我不就不多说了。如果真的想摸进这一行，开始慢慢弄清楚数据挖掘的无论是发展还是有效方法，那就看Sig KDD吧，里面无论文章还是和实业相结合的competition。如果想练手，那就去Kaggle，反正我个人玩的挺开心的。里面各大公司也会public自己的真实数据，可以参加比赛啊，还有奖金呦，在里面的论坛，也能看到各显神通的方法和工具，诸如我个人不爱R，但是有很多比赛leaderboard上一地的R solution。针对于工作，从我的接触而言，Kaggle上也有招聘比赛，参加试试就好，全都是data scientist哦，从Facebook到Walmart都有。。。至于金融相关，从我学姐那里得到的信息就是，如果你会statistical learning足够了，后面就是数学好，弄得懂之前的模型，建的出新的模型。自然她是做algorithm trading不知是否偏题了。
■网友
谢邀。数据挖掘和量化投资是不同的。数据挖掘是从海量数据中找出意义，当中用到不少机器学习和自然语言处理的方法，如果多个计算机并行计算，有其特别的技巧。想进这一行，你得有电子工程或计算机科学硕士学位，或物理、数学、化学博士学位，最后有编程经验，如懂Hadoop则更理想。量化投资的数据多是数字，处理时多用金融数学模型，计算时多用较低阶程序以加快计算速度。（我认识有一公司什至把程序烧至其电路版。）不过，近来金融界也用多了一些数据挖掘的技巧。想进这一行，拿个数学或物理方面的博士，和多啃一些面试天书，如http://www.amazon.com/Practical-Guide-Quantitative-Finance-Interviews/dp/1438236662/ref=sr_1_1?ie=UTF8\u0026amp;qid=1409234987\u0026amp;sr=8-1\u0026amp;keywords=interviews+quantitative+finance


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