在数据科学领域中，机器学习和数据挖掘都有着重要的地位，但建议 先学习机器学习 。这是因为机器学习是数据挖掘的核心技术之一，是开发智能系统的基础。机器学习的算法和模型能够自动发现数据中的模式和规律，而数据挖掘则更多地关注从大量数据中提取有用的信息。了解机器学习的基本概念和技术，可以为学习数据挖掘打下坚实的基础，从而更好地理解和应用数据挖掘技术。
具体来说，掌握机器学习中的分类、回归、聚类等算法，可以有效提升数据挖掘的效率和效果。因此，先学习机器学习，不仅可以更好地理解数据挖掘技术，还可以提升在数据科学领域的综合能力。
此外，虽然数据挖掘与机器学习在内容上有很大的重叠，但机器学习更偏重于算法和模型的理论研究，而数据挖掘则更偏重于实际应用。因此，如果目标是从事数据科学领域的工作，建议先学习机器学习，然后再深入学习数据挖掘的相关知识和技术。
总结来说，对于初学者来说，先学习机器学习是一个更为系统和全面的选择，可以为后续的数据挖掘学习打下坚实的基础。
