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首先机器学习这个词应该更侧重于技术方面和各种算法。
一般提到机器学习就会想到语音识别，图像视频识别，机器翻译，无人驾驶等等各种其他的模式识别，甚至于谷歌大脑等AI，这些东西的一个共同点就是极其复杂的算法，所以说机器学习的核心就是各种精妙的算法。
但是这些在工业界机器学习很多职位并不是这么一回事的，相对于以上种种逼格要low很多，公司里面很多任务是数据给你之后你就是尝试“普适的”算法往里面套就是了，所以在工业界很多声称搞机器学习的都是调包侠；再者因为机器学习的算法和模型基本都是一般性的，没有domain knowlege，所以又有了很大一部分工作做特征工程。
在工作中：
工作内容就是写代码，优化算法，维护代码，维护业务。后台开发技术是最基本的基础，我这里就是c/c++和TCP/IP网络编程，淘宝那里也许主要是java企业里面用这些技术，都是明摆着要赚钱的，老板不管你模型牛逼不牛逼，哪怕你用个傻逼的模型，只要效果好，能赚钱就行。所以，多数时候，简单的模型比各种牛逼论文中的牛逼模型效果好。。。。至于怎么去设计这个模型，看个人的数据敏感度吧，我觉得和理论功底关系不大。有些人总是能找到一些特别好的属性，显著提高算法效果。就比如你看到上面的百度联盟广告，其实也是后台有推荐和数据挖掘算法在跑的。也许，就这个东西，百度就有好几个工程师在跟进，这就是一个业务场景，一个大的互联网公司有成千上万个类似的场景，都有很多工程师在做。当然，数据挖掘可以做很多事情，个性化推荐和个性化广告，是我自己在做的领域，所以多说两句。由于非常方便评测效果，所以做这个领域压力是特别大的，不管你多牛，你算法没效果，说啥都没用。不像一些开发领域，只要你完成开发任务即可，维护修复bug即可。
做data mining和machine learning的人，最好是算法和工程都要兼备，一方面是要掌握一门编程语言，C++或者Java，然后再掌握一门脚本语言，python或者perl或者ruby。当然，会matlab就更是加分了。哦，会hadoop也很欢迎。书籍方面，就是Jiawei Han教授和他的学生（现在也在当老师了）写的《数据挖掘：概念与技术》，配合我们国科大的刘莹老师的PPT，效果更佳。（刘莹的讲课视频。。。讲得很不好，就是读ppt。看jiawei han的就行了）其他的，可以看看王斌老师翻译的《大数据》和bishop的PRML或者MLAPP还是那句老话，数据比算法重要，有很多数据，你即使用最烂的算法，也可能获得非常好的效果；用最牛逼的算法，也可能效果差强人意。利益比算法重要，只要你做的工作可以增加网站流量或者提高商品的销售量，你就是牛逼，老板就认可你，老板不管你用了什么技术或者数学模型。现在的推荐系统，算法并不是最重要的层面了，待解决的问题，基本上都是非干货非技术层面的问题，比如说，怎么解决数据少，cold start，或者说data sparsity的问题
数据挖掘则更偏向于“数据”而非算法，而且包括了很多数据的前期处理，用爬虫爬取数据，然后做数据的清洗，数据的整合，数据有效性检测，数据可视化（画图）等等，最后才是用一些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有用的“知识”。前期数据处理的工作比较多。
总结：
机器学习强调的是算法，而数据挖掘是整个过程，包括：数据仓库，数据建模，数据预处理，算法，工程化等。
机器学习，更注重于模型的训练, 偏于过程。而数据挖据，更注重于获得有效数据，重在目的。
数据挖掘（Data Mining）更应该叫Knowledge Discovery in Databases，它是数据库、机器学习、统计的混合体。
机器学习是一系列基于概率统计的模型或算法，主要有生成式和判别式两类；数据挖掘首先处理的是数据而不是图像（计算机视觉），所以是对经验数据的原因或结果的分析处理，其中分析的方法很大部分属于机器学习算法，如通过一系列条件估计某个结果的概率，其实就是生成式，数据挖掘还包括预处理和数据实际化建模的问题，高于纯数学算法。
机器学习是对算法的研究，比较理论，重视的是算法的优化，正确率的提高，关注的是算法本身。数据挖掘和模式分类则注重的是结果，一个是从数据中提炼出有用的信息，一个是对对象进行分类。如果理解的简单一点，一个是理论的范式，一个是实际应用。数据挖掘有一整套的流程，数据仓库，数据清洗整合，数据处理，数据可视化等等。可以说数据挖掘整体的流程中包含了机器学习，机器学习的很多算法就是应用在数据处理这个步骤的，但是数据仓库，清洗整合和数据可视化就包括了许多其他的技术和理论，比如数据库，3D建模，甚至virtual reality的知识，从这个角度来说，数据挖掘涉及的知识面又比机器学习广了许多。直观角度看，数据挖掘更工程一点。模式分类，虽然也包含了一定的无监督学习，但是本身是一个偏向分类的过程。而数据挖掘在数据处理的步骤中包含了很多无监督学习，以及许多模式提取的知识。
DM更注重efficiency，指知识发现的整个过程（爬取、存储、预处理、分析、可视化）；ML更注重effectiveness，关注数据分析中的一些有实质性的启发式算法（substantive heuristics），可能这些算法并没有普适性；Statistics更注重数学角度的validity。推荐你看两篇经典文章：
数据可视化
北京大学袁晓如教授，最知名的成果是基于平行坐标的改进，他在可视化顶级会议InfoVis和Vis上有多篇文章，还有一篇文章好像是获得了best application paper。有幸去过他实验室两次参观，受益匪浅。
另外，浙江大学的陈为、MSRA的刘世霞、深圳先进研究院的陈宝权、香港一个大学的屈华明。应该都是在做可视化国内比较出名的研究人员。每人都有多篇SIGGRAPH或者InfoVis的paper 。 数据：数据采集 →数据存储→数据处理→数据分析→数据挖掘 可视化：图表(表格、柱状图、折线图、饼图、散点图、甘特图、K线图、雷达图、地图等)动画(交互动画、Timeline等)
可视化工具或库：Tableau、Excel等，D3.js、Raphael、http://plot.ly、ECharts、HighCharts等
可视化三阶段：Chart -> Dashboard -> Story工程师： 编程技能 (python、R等) 数学知识 (统计学等) 领域知识 (行业术语、各项指标含义、计算方式) 数据嗅觉 (略)艺术 (+暴击)
(hadoop/hdfs/mapreduce) （ /hive/spark） 数据可视化： R、python的plot的package要用熟。 或者tableau一类的商业软件。 ETL：数据库的那一块，更像data engineer的职位 Data mining/ML: 现在的一些ML的算法
数据可视是分类型的 如果是infographics，则更应该倾向于让人们对事物理解的更好，许多人对统计专业知识并不了解，infographics大部分都会用到PS，以求让大众了解自己在表达的意思。 另一种是将结果展现的更漂亮，这点用基本的统计软件即可。 个人建议还是看用户是怎样，如果是一般人群，还是后者较为良好，但是也更费时间。如果是对统计用较强理解的用户，还是专注于良好的分析，图表只是锦上添花。 研究数据，就是数据分析吧，数据分析理论上是在数据挖掘中的，数据可视化是展示数据挖掘的成果（也就是知识）。这就是说，分析后才能有效地进行可视化，可视化展现给用户的，是分析结果。这个结果帮助用户做决策，在商业应用中可视化几乎都是为了做决策。 那些漂亮图表，是另外一个概念吧，信息图 （infographics），而非可视化（visualization）。 低端用户没有能力去分析与解决数据的能力，再漂亮的图表和曲线都是空谈， 这时应该告诉用户应该去做什么样的决策即可，保留数据可视化入口待用户去验证。 对于中高端中户，简单的数据无法满足他们的需求，这时的数据可视化应该设计成互动型，让用户有机会去发掘出更有价值的信息。 感觉数据可视化本身而言没有太多的深度的东西可以挖，不论是技术还是业务。 重要的还是数据分析，以及业务对数据的需求，从这两个角度下手，可视化才有价值可言 所以可视化的价值不在于本身，专门做可视化现在看来是没价值的转载地址：http://miaii.baihongyu.com/