数学系本科生如何入门数据挖掘？

对于数学系本科生来说，入门数据挖掘可以从以下几个方面着手：

学习基础知识：首先要学习数据挖掘的基础知识，包括数据预处理、特征选择、模型建立等内容。可以通过相关的教材、网课或者公开课来系统地学习这些知识。

学习编程语言：数据挖掘常用的编程语言包括Python和R，因此需要学习其中一门或两门编程语言，并掌握其在数据挖掘中的基本应用。

实践项目：可以选择一些小型的数据挖掘项目进行实践，通过动手操作来加深对数据挖掘方法的理解。可以选择一些公开的数据集，比如Kaggle上的竞赛数据集，或者自己收集整理数据进行实践。

参加培训课程或实习：可以参加一些数据挖掘相关的培训课程或者实习，通过和业界的专业人士接触和学习，了解最新的数据挖掘技术和方法。

深入学习：在掌握了基础知识之后，可以选择深入学习某个领域的数据挖掘技术，比如文本挖掘、图像识别等，以提升自己的专业能力。

总之，数学系本科生要入门数据挖掘，需要系统学习基础知识，掌握编程技能，进行实践项目，并不断深入学习和实践，从而逐步提升自己在数据挖掘领域的能力和水平。