数据挖掘是一个涉及多个学科的领域，包括计算机科学、统计学、机器学习等。以下是一条推荐的数据挖掘学习路线，以及相关的资料和就业方向推荐：
### 学习路线推荐：
1. **数学基础**：数据挖掘要求良好的数学基础，特别是统计学、概率论、线性代数和微积分。
2. **编程技能**：学习至少一种编程语言，如Python或R，这两种语言在数据挖掘中最为常用。
3. **数据库知识**：掌握SQL以及如何从数据库中提取、处理和分析数据。
4. **数据结构与算法**：了解基本的数据结构和算法，这有助于优化数据处理过程。
5. **机器学习**：学习常用的机器学习算法和模型，这是数据挖掘的核心部分。
6. **大数据处理框架**：了解Hadoop和Spark等大数据处理框架，因为数据挖掘常常需要处理大规模数据集。
7. **统计学知识**：统计学是数据挖掘的重要组成部分，需要学习如何运用统计方法来分析数据。
8. **实战经验**：通过项目实践来提升技能，可以参与开源项目或实习来获得经验。
### 资料推荐：
- **在线课程**：中国大学MOOC、慕课网、网易云课堂等提供的数据挖掘相关课程。
- **书籍**：《Python核心编程(第二版)》、《利用Python进行数据分析》、《矩阵分析》、《机器学习》（周志华）、《统计学习方法》（李航）、《深度学习》（Yoshua Bengio）、《Neural Networks and Deep Learning》等。
- **视频教程**：吴恩达的《机器学习》课程、台大的《机器学习基石》与《机器学习技法》。
### 就业方向推荐：
1. **互联网公司**：在BATJ等大型互联网公司的数据挖掘团队工作，进行产品运营分析、广告效果分析等。
2. **咨询公司**：在麦肯锡、埃森哲等咨询公司进行数据分析，支持企业决策。
3. **金融企业**：在银行、保险公司等进行风险控制、用户画像分析等。
4. **软件公司**：参与开发数据挖掘相关的软件产品，如供应链优化软件。
5. **传统企业**：帮助传统企业进行数据化转型，挖掘数据中的商业价值。
6. **科研机构**：在高校或研究机构进行数据挖掘的科学研究。
7. **物流企业**：在顺丰、UPS等物流公司进行路线规划和优化。
8. **创业**：利用数据挖掘技术创立自己的公司，提供数据分析服务。
数据挖掘的就业前景广阔，专业人才需求日益增长，尤其在大数据时代背景下，数据挖掘工程师、数据分析师、机器学习工程师等相关岗位需求量大，薪资待遇也相对较高。
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