就題論題，還包括：
1. Python 數(shù)據(jù)庫連接庫，例如MySQL 連接庫的應(yīng)用，這決定你的數(shù)據(jù)從哪里來。這里面涉及到sql語法和數(shù)據(jù)庫基本知識，是你在學習的時候必須一起學會的。
2. Python 做基本數(shù)據(jù)計算和預(yù)處理的庫，包括numpy ，scipy，pandas 這三個用得最多。
3. 數(shù)據(jù)分析和挖掘庫，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最廣泛的機器學習庫，后者是側(cè)重于統(tǒng)計分析的庫。（要知道統(tǒng)計分析大多時候和數(shù)據(jù)挖掘都錯不能分開使用）
4. 圖形展示庫。matpotlib，這是用的最多的了。
說完題主本身 要求，樓上幾位說的對，你還需要一些關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的基本知識和認知，否則即使你調(diào)用相關(guān)庫得到結(jié)果，很可能你都不知道怎么解讀，如何優(yōu)化，甚至在什么場景下還如何選擇算法等。因此基本知識你得了解。主要包括：
1.統(tǒng)計學相關(guān)，看看深入淺出數(shù)據(jù)分析和漫畫統(tǒng)計學吧，雖然是入門的書籍，但很容易懂。
2.數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)，看看數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摪?，這是講算法本身得書。
剩下的就是去實踐了。有項目就多參與下項目，看看真正的數(shù)據(jù)挖掘項目是怎么開展的，流程怎樣等。沒有項目可以去參加一些數(shù)據(jù)挖掘或機器學習方面的大賽，也是增加經(jīng)驗得好方法。