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入门推荐你看《机器学习实战》，不需要你跑去学习算法和数据结构，不需要解析几何的知识，但是数理统计的基础你必须要有，期望、方差、常用的几种概率分布，尤其注意一下条件概率，因为朴素贝叶斯模型你一定要懂，线性代数至少你要明白矩阵乘法、行列式计算，再就是微积分知识，不然你看不懂所有基于梯度下降法的文献，行业内用的比较多的是c++，java和python，推荐你用python，很多模型不需要你造轮子，python有相关的第三方模块，很方便。 数据挖掘涉及的内容比较泛，机器学习、数据挖掘、人工智能，但实际上这些知识大多是相通的，机器学习实战这本书是我看的启蒙书里很好的一本了，该有的都有，难度较小，有理论有实践，可以较快的对各种知识有个大概的了解，但是想要长期在这个行业发展，还需要学习更多的知识，比如说提到回归模型，你不仅仅要知道最小二乘法，你还要想到怎么进行数据清洗、哪些数据需要清洗，怎么规范数据，数据是否过多，要不要进行归约和降维，采用哪种回归模型，精确度大致要达到什么水平，要不要考虑过拟合和欠拟合，要不要进行交叉验证，几折交叉验证效果好，如果回归模型不适用，有哪些备选方案。比如说决策树模型，书上简单的讲了个if-then就完了，按照什么规则生成树，怎么分层，要不要剪枝，最终的效果怎么样，造成误差的原因是模型太复杂还是太简单，怎么综合其他模型对决策树进行改进，数据的聚类方法用k均值还是DBSCAN，需要对数据进行分类的时候要考虑数据量大不大，SVM还是神经网络，数据量计算机吃不吃得消，一次吃不消该怎么做，等你对这些有了大致的了解之后，好好看看《统计学习方法》这本书，深入地了解一下理论部分，看一看核心部分的数学模型，看一看如何算法实现，着重理解一下拉格朗日微分法和拉格朗日对偶，解决等式约束和不等式约束很有用，这个也是使用智能算法尝试解决NP完全问题的一个结合点。 除了看书以外，其他时间全部用在学习编程上，python常用的numpy、matplotlib、scipy、sklearn、nltk这些包你都要大致了解怎么用，推荐你看看图灵程序设计丛书里的《python学习手册》《python自然语言处理》《python科学计算》，至少要知道怎么定义类、方法、属性，常用模块里有哪些好用的方法，常见的异常怎么排除，其他的在有时间的时候随用随学，至于算法和数据结构，有时间的话看看《算法导论》，肯定有所收获。
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