数据挖掘是一门涉及多个学科的交叉学科，需要掌握的知识点也比较多。以下是一些数据挖掘的基础知识和学习方向：

1. 数据库：需要掌握 SQL 语言和数据库设计，以便能够有效地管理和处理数据。

2. 统计学：需要掌握基本的统计学知识，如概率、假设检验、回归分析等。

3. 机器学习：需要掌握机器学习的基本概念和算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。

4. 数据可视化：需要掌握数据可视化的基本技能，如使用 Python 中的 Matplotlib 和 Seaborn 库进行数据可视化。

5. 自然语言处理：需要掌握自然语言处理的基本概念和技术，如文本分类、情感分析、实体识别等。

6. 大数据技术：需要掌握大数据技术的基本概念和工具，如 Hadoop、Spark、Hive 等。

7. 数据挖掘应用：需要了解数据挖掘在不同领域的应用，如金融、医疗、电商等。

数据挖掘是一个非常热门的领域，就业方向也非常广泛。以下是一些常见的数据挖掘就业方向：

1. 数据分析师：负责收集、分析和解释数据，为企业提供决策支持。

2. 机器学习工程师：负责设计和实现机器学习算法，以解决各种问题，如图像识别、自然语言处理等。

3. 数据科学家：负责开发和实现数据驱动的解决方案，以解决业务问题。

4. 大数据工程师：负责设计和实现大规模数据处理系统，以支持数据挖掘和分析。

5. 数据可视化专家：负责将数据转化为易于理解和使用的图表和可视化工具。

6. 数据挖掘顾问：为企业提供数据挖掘和分析方面的咨询服务。

以上是一些常见的数据挖掘就业方向，但并不是全部。随着数据挖掘技术的不断发展，新的就业方向也会不断涌现。