数据挖掘工程师是当前高薪热门职业，‌核心技能包括编程、算法和业务理解‌，‌职业发展路径可分为技术专家和管理方向‌，‌行业需求集中在金融、电商和人工智能领域‌。

1. ‌核心技能要求‌

   • ‌编程能力‌：熟练掌握Python、R或SQL，能够高效处理海量数据。
   • ‌算法基础‌：精通机器学习、统计分析，熟悉深度学习框架更佳。
   • ‌业务理解‌：结合行业需求（如金融风控、用户画像）优化模型，提升商业价值。

2. ‌职业发展路径‌

   • ‌技术专家路线‌：深耕算法研发，成为高级数据科学家或AI研究员。
   • ‌管理方向‌：转型项目经理或数据团队负责人，统筹资源与战略规划。
   • ‌跨领域拓展‌：结合大数据与云计算、物联网等技术，提升综合竞争力。

3. ‌行业选择建议‌

   • ‌金融科技‌：风控、量化分析岗位薪资高，但竞争激烈。
   • ‌电商/零售‌：用户行为分析与推荐系统需求稳定。
   • ‌人工智能‌：自动驾驶、NLP等领域前景广阔，技术门槛较高。

未来5年，数据挖掘岗位仍将保持高增长，建议持续学习新技术（如AutoML、联邦学习），同时积累行业经验以增强不可替代性。