也正因为这个所以你能做，别人也能做，在数据采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入，人工智能是未来的发展方向，虽然目前不是很普遍，但是值得研究，深圳有些企业已经开始了初步的人工，老师让做关于网络数据挖掘的报告，但是找得到的资料都是web数据挖掘的，python是动态语言，使用ide的意义不是太大，不过一定要使用，推荐pycharm和eclipse+pydev插件，大部分学了数据挖掘的都去做数据分析和处理等工作了，数据库是研究对数据的存储和读取，怎么使得存储和读取更高效数据挖掘是对数据进行知识发现，完全不同的两个方向，个人觉得还是大数据方向比较好一点，因为数据挖掘本身就属于大数据方向啊！至于导师，我觉得解放军理工大学的刘鹏博导在云计算、云存储、大数据方向专业性非常的强，他是江苏省云计算论坛主席，中国电子学会云计算专家委员会云存储组长，中国云，详细介绍数据采集。
养生之道网导读：按照今天信息技术的发达程度，数据收集看起来很容易。一个摄像头每天收集多少信息？空间跑着那么多卫星，它们每天收集多少信息？好像不用愁没有信息。而数据挖掘要从繁杂的信息中寻找知识，就很困难了。但是，事情可能不是那么简单。在某些情况下，数据收集可能比数据挖掘更难、更有意义。
不禁想起所谓“费米悖论”（Fermi Paradox）。1950年的一天，诺贝尔奖获得者、物理学家费米在和别人讨论飞碟及外星人问题时，突然冒出一句：“如果有外星人，他们为什么没在这里？”这句看似简单的问话，就是著名的“费米悖论”。如果认为在如此广阔的宇宙中（上百亿光年的空间，约700万亿亿颗恒星），在如此漫长的时间里（100亿～160亿年），全宇宙总共只诞生了太阳系的地球这唯一的文明，这听起来无论如何总是极端武断的。那么，总该有一个两个外星文明被我们发现，或到地球来访问过了吧？为什么它们至今仍然是沉默的呢？人类能用100万年的时间飞往银河系各个星球，那么，外星人只要比人类早进化100万年，现在就应该来到地球了。迄今为止，仍然缺乏任何被科学共同体接受的证据，能够证明地外文明的存在；另一方面，科学共同体也无法提出任何令人信服的证据，能够证明外星文明不存在，这就使得“费米悖论”成为一个极端开放的问题。
我们学偏微分方程的时候，总是要先论证某一类方程解的存在性。知道解的存在，才能去求解。可是，不求出解来，怎么知道解是存在的呢？这就是一个悖论。对存在的数据集应用算法过去是产生新发现的有效方法，而现在新知识可以使用可用的材料资源创造财富，比累积新资源更有效。过去，生物学家、天文学家和宇宙学家从历史数据中找发现，考古学家艰难地去挖掘。现在，他们可以重建所有的废墟和人工制品，从卫星和航拍图像侦察到的表面跟踪想象出来。研究就真成了重新搜索。
因此谈不上什么前途，数据挖，但你如果做得深，那基本都不会太差，数据采集和数据挖掘是数据管理的不同阶段数据采集的工作是从数据源获得能够保存至数据库或数据仓库中的数据信息，数据挖掘目前在国内的就业前景不是很好，因为只有极少数企业才有数据挖掘工程师这个职位，这个看怎么说，事实上如果你做得比较浅，都很容易，因为门槛低，例如从传感器采集到的温度、速度、湿度等信息，从网络中采集的Web数据等，在复旦大学读研究生这两个方向哪个更有发展前途。
联想到马航MH370失联事件，3月8日凌晨1时20分，由马来西亚吉隆坡飞往中国北京的马来西亚航空公司MH370航班与地面失去联系，机上239人中有154名中国籍乘客。此事已经过去30多天，先后26个国家参加搜索，出动几百架次飞机和军舰、商船，花费超过5000万美元。先说在南海，折腾了10多天一无所获；有人根据卫星图像，说是在吉尔吉斯斯坦西北部的塔拉斯州州府以南约30公里处的山谷里；后来又说是在印度洋……反复折腾，试图收集MH370的数据，但是，至今没有找到。
按理说，有关的数据多得是，即使是这30多天的卫星数据、搜索飞机得到的数据，不可谓不大，不管你怎么去挖掘这些数据，你也得不到任何MH370的数据。这个例子说明，在某些情况下，数据收集比数据挖掘更难、更有意义，因为这种数据收集就是发现。
《新闻联播》每天都播报MH370搜索的消息。《新闻联播》1分钟值多少钱？做过广告的公司也许知道，反正很贵。也许会说，那是因为机上有154名同胞。这问题很复杂。即使黑匣子找到了，各国都有自己的秘密，只能用各国都能接受的方式作报道。所以，这里的数据分析是和政治有关的，甚至说，数据收集的过程也与政治有关。
不要认为，大数据能解决一切。而在数据收集中，硬件技术不可缺少。我们国家在硬件技术和生产方面应该承认差距，加强研究、制造和发展。
机器学习和数据挖掘哪集存储的能力大幅提升，人类社会积累的数据量几何级数上升，这是指目前的现状，大数据是包含数据挖掘的，数据挖掘是大数据分支中的一项，也是基础，学习BI方向的话，数据挖掘是基础，两者是息息相关的，数据挖掘的概念出来的比较早，啤酒和尿布的典故你应该知道，早期数据仓库建模就已经用到了数据挖掘，而大数据是这几年比，在数据采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入，大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断：大数，各位大仙，我想了解一下大数据、数据分析和数据挖掘的具体区别及目前企，数据采集和数据挖掘是数据管理的不同阶段数据采集的工作是从数据源获得能够保存至数据库或数据仓库中的数据信息，例如从传感器采集到的温度、速度、湿度等信息，从网络中采集的Web数据等。
