一、基础知识储备
数据挖掘的基础在于统计学和数学，因此，以下知识是必备的：
1. 统计学基础：包括描述性统计、推断性统计、概率论等，这些都是理解数据挖掘算法的基石。
2. 线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量等概念在处理复杂数据时非常重要。
3. 编程基础：至少掌握一种编程语言，如Python、R或Java，这些语言在数据挖掘中应用广泛。
二、掌握数据挖掘工具和算法
了解并掌握以下工具和算法对于数据挖掘至关重要：
1. 数据挖掘工具：熟悉如SQL、Excel、RapidMiner、WEKA等工具的使用。
2. 常见算法：包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-均值聚类、关联规则挖掘等。
3. 机器学习：深度学习、神经网络等机器学习方法在数据挖掘中也越来越受欢迎。
三、数据库知识
数据挖掘涉及大量数据处理，因此以下知识不可或缺：
1. 数据库管理：掌握SQL语言，理解数据库设计、索引、查询优化等。
2. 大数据技术：了解Hadoop、Spark等大数据处理框架，这些技术能处理海量数据。
四、数据可视化
数据可视化技能可以帮助更好地理解和展示数据挖掘结果：
1. 可视化工具：学习使用Tableau、Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化。
2. 数据故事讲述：学会如何通过图表和图形讲述数据背后的故事。
五、实践与案例研究
通过实际案例研究和项目实践来巩固理论知识：
1. 实践项目：参与实际的数据挖掘项目，从数据预处理到模型评估的全过程。
2. 案例研究：分析行业案例，了解数据挖掘在不同领域的应用。
通过以上学习路径，可以逐步掌握数据挖掘所需的各项技能，成为一名合格的数据挖掘工程师。记住，持续学习和实践是提升技能的关键。