数据挖掘工程师需要学习的技能和知识包括：

编程语言：

至少熟练掌握一门编程语言，如Python、R、Java、C++等，以便实现数据挖掘算法和数据分析任务。

数据库技术：

需要熟悉SQL和NoSQL数据库（如MongoDB），以便存储和查询大规模数据。

数据处理与预处理：

掌握数据清洗、数据标准化、特征提取等数据预处理技术，以提高数据质量和一致性。

数据挖掘算法：

熟悉各种数据挖掘算法，包括关联规则、决策树、聚类、神经网络等，以便识别数据中的模式和趋势。

统计学与数学：

具备扎实的统计学和数学基础，掌握概率论、线性代数和微积分，以便进行算法开发和数据分析。

机器学习框架：

使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库进行机器学习模型的构建和优化。

大数据平台：

熟悉Hadoop、Spark等分布式计算平台，用于处理海量数据。

数据可视化：

能够使用Matplotlib、Seaborn、Tableau等工具进行数据可视化和结果呈现。

业务建模与数据挖掘：

理解业务需求，将数据挖掘技术应用于实际业务场景，如金融、市场营销、医疗保健等。

算法评估与优化：

评估模型的性能，使用交叉验证、混淆矩阵等方法来检测模型的准确性和泛化能力，并进行模型优化。

结果解释与报告：

解释分析结果，并提供数据驱动的业务建议，帮助团队理解数据背后的含义，并编写详细的报告。

团队协作：

与数据科学家、数据分析师和业务团队紧密合作，理解需求并共同开发数据挖掘项目。

建议数据挖掘工程师在学习和实践过程中，注重理论与实践相结合，通过实际项目来巩固和提升自己的技能。同时，不断关注最新的技术发展和工具更新，以适应不断变化的市场需求。