学习数据仓库与数据挖掘是一个涉及多个领域的综合性学习过程，以下是一些主要的学习内容：
数据仓库：
1. 数据库知识：熟悉SQL、NoSQL数据库，了解数据库设计、优化和性能调优。
2. 数据模型：学习星型模型、雪花模型等数据仓库常用模型。
3. ETL（提取、转换、加载）：了解数据清洗、转换、加载等ETL工具和流程。
4. 数据仓库设计：学习如何设计高效、可扩展的数据仓库架构。
5. 数据仓库工具：熟悉如Informatica、Talend、Pentaho等ETL工具。
6. 数据仓库应用：学习如何使用数据仓库进行数据分析和报告。
数据挖掘：
1. 统计与数学基础：掌握概率论、统计学、线性代数等基础知识。
2. 机器学习：学习监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习算法。
3. 数据预处理：了解数据清洗、特征工程等数据预处理技术。
4. 算法实现：学习如何使用Python、R等编程语言实现数据挖掘算法。
5. 数据可视化：掌握数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。
6. 应用案例：学习数据挖掘在各个领域的应用案例，如金融、医疗、电商等。
其他相关领域：
1. 大数据技术：了解Hadoop、Spark等大数据处理框架。
2. 云计算：学习AWS、Azure、阿里云等云服务提供商的数据仓库和数据分析服务。
3. 数据治理：了解数据质量管理、数据安全等数据治理相关内容。
在学习过程中，建议结合实际项目进行实践，以加深理解和应用能力。以下是一些建议的学习资源：
书籍：《数据仓库：概念、技术和应用》、《数据挖掘：实用机器学习技术》等。
在线课程：Coursera、Udacity、网易云课堂等平台上的相关课程。
开源工具：Apache Hadoop、Apache Spark、R、Python等。
希望这些信息能帮助你更好地规划学习路径。祝你学习顺利！
