要快速学习Python数据挖掘，你可以遵循以下步骤：
1. Python编程基础
学习Python的基本语法和操作。
掌握变量、数据结构（列表、字典、元组等）、控制结构（条件语句、循环语句）。
2. 数据挖掘相关库
NumPy：用于数值计算，处理大型矩阵。
Pandas：用于数据操作和分析，特别是时间序列数据。
Matplotlib：用于数据可视化。
Scikit-learn：提供常用的机器学习算法。
3. 学习资源
在线教程、书籍和课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的课程。
查找适合初学者的案例，使用简单的数据集开始实践。
4. 实践项目
参与实际的数据挖掘项目，如Kaggle等平台上的竞赛。
从简单的案例开始，逐步深入理解数据分析流程。
5. 学习策略
避免过度陷入细节，专注于最重要的功能。
利用二八法则，集中精力学习最常用的20%功能。
初期不必追求深入理解，先跑出结果，然后逐步梳理流程和学习框架。
6. 额外技能（非必须但推荐）
学习Python爬虫基础，以获取互联网数据。
7. 持续学习
不断实践，通过项目来巩固和提升技能。
跟踪最新的数据挖掘技术和工具，保持学习的前沿性。
遵循这些步骤，结合实际动手操作，你将能够快速入门Python数据挖掘。