数据挖掘方向前途怎么样?

在国外很好
在国内，还处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。
不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。

如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。
比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业

目前大型互联网公司都很重视数据挖掘，都在招聘相关的人才，可见其重要性了。可以到那些大公司的招聘职位上看看，看看他们的要求，在自己的学习中有所侧重。

今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。

什么人能完成人工智能的开发任务呢？必须指出，人工智能和一般的计算机程序有极大的差别，它应当具有“能够自主学习知识”这一特点，这一特点也被称为“机器学习”。而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项，人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。

目前数据挖掘在国外发展的很好。基本上是供不应求的局面，国内发展比较好的城市是北京、上海和深圳，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。

数据挖掘  =  业务知识  +  自然语言处理技术（ NLP ） +  计算机视觉技术（ CV ） +  机器学习 / 深度学习（ ML/DL ）

（ 1 ）其中业务知识具体指的是个性化推荐，计算广告，搜索，互联网金融等； NLP ， CV 分别是处理文本，图像视频数据的领域技术，可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据；最后的ml/dl 技术则是属于模型学习理论；

（ 2 ）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非 2 个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师，推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容；

在互联网行业，数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域，而其中涉及到的数据主要也是文本，所以 NLP 技术相对来讲比较重要，至于 CV 技术主要还是在人工智能领域（无人车，人脸识别等）应用较多。

随着大数据和人工智能的兴起，数据挖掘职位将迎来5年年以上的红利期，有兴趣投身这一领域的可以关注PPV课大数据学习社区，获取相关资料。

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数据挖掘前途一片光明！起点很高，涉及学科众多，且各科难度很大！
注意你的学校，专业、学历、个人能力等（社会认可的标准），坦率的讲，工作机会不是太多！
---不确定信息推理只是学术性的东西，公司里是不用的（我已经教了学费）！
若从事学术研究，非常有前景！特别是对于以后在高校留校任教的。