大数据挖掘和数据分析是不同的概念，尽管它们都涉及对大量数据进行处理和分析。
数据分析是一种更广泛的领域，涉及对数据进行各种处理和分析，以发现有用的信息和趋势。数据分析的目标是回答特定的问题或提供有用的见解。大数据挖掘则是数据分析的一个子领域，主要涉及使用机器学习和统计模型来自动发现数据中的模式和规律。它的目标是根据数据中的模式和规律预测未来的趋势和行为。
以下是关于大数据挖掘学习的路线图和一些学习资源：
学习基础知识：学习统计学、线性代数、计算机科学和机器学习的基础知识。
学习编程技能：熟悉编程语言如Python或R等，掌握数据处理、数据可视化和机器学习算法的编程技巧。
学习数据挖掘技术：掌握数据预处理、分类、聚类、回归、关联规则、决策树等常用数据挖掘技术，并了解这些技术的应用。
实践项目：参与实际的数据挖掘项目，从中获得实际经验，掌握技术并增加自己的项目经验。
以下是一些学习资源：
Coursera网站上的Data Mining和Machine Learning课程。
Kaggle网站提供了大量的数据挖掘竞赛和项目，可以挑战和提升自己的技能。
DataCamp是一个在线的数据科学和数据分析学习平台，提供了大量的数据挖掘和机器学习课程。
Stanford Online提供了数据挖掘和机器学习的在线课程。
《数据挖掘导论》是一本经典的数据挖掘教材，值得一读。
《Python机器学习基础教程》、《R语言数据分析基础教程》等书籍，可以帮助你学习相关的编程技能和机器学习算法。
《大数据时代》是一本介绍大数据技术和应用的书籍，可以了解大数据的概念、应用场景和技术工具等。
数据挖掘论文：阅读最新的数据挖掘论文，了解最新的技术和应用。
Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等开源大数据处理框架的官方文档，可以帮助你学习如何使用这些框架进行大数据处理和分析。
总之，学习大数据挖掘需要一定的数学、计算机和编程基础，同时需要不断实践和探索。通过学习基础知识、实践项目、阅读书籍和论文，以及参与在线课程和竞赛，可以不断提升自己的技能和经验，成为一名优秀的数据挖掘工程师。