數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，（註意：本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或數據庫管理員的角色）。
A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究算法、應用等)
B：做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序算法的實現等）
C：數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）
數據挖掘從業人員需要掌握的技能：
數據分析師：需要有深厚的數理統計基礎，需要熟練使用主流的數據挖掘（或統計分析）工具 。從這個方面切入數據挖掘領域的話妳需要學習《數理統計》、《概率論》、《統計學習基礎：數據挖掘、推理與預測 》、《金融數據挖掘》,《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘實踐 》等。
程序設計開發：主要是實現數據挖掘現有的算法和研發新的算法以及根據實際需要結合核心算法做壹些程序開發實現工作。要想扮演好這個角色，需要熟悉至少壹門編程語言如（C,C++,Java,Delphi等）和數據庫原理和操作，對數據挖掘基礎課程有所了解。
做科研：這裏的科研相對來說比較概括，屬於技術型的相對高級級別，也是前面兩者的歸宿，那麽相應的也就需要擁有前兩者的必備基礎知識。
現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多壹些。目前市面上的崗位壹般分為算法模型、數據挖掘、數據分析三種。
應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網絡日誌(網頁定制)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫藥等方面。
當前它能解決的問題典型在於：數據庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。
職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位壹樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿裏都會給到年薪20W+。而厲害的資深算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。