1樓：薛丁格的豬
如果從工作中提供的崗位來看，挖掘崗和推薦系統工程師崗區別還是蠻大的。挖掘崗涉及的東西會雜一些，資料分析、演算法啥都得會一點;推薦崗要求相對明確一些（因為更細分更具體），需要懂演算法和工程，推薦業務一般離現金流比較近，這個方向工資比較可觀
2樓：祈禱落幕時
資料探勘方向下有推薦系統，資料探勘分為傳統的資料探勘和機器學習方法下的資料探勘，兩者都值得一學。
目前推薦系統的前景很不錯，畢竟涉及到廣告推薦，吸金能力很強。資料探勘學的人也挺多，toC端的資料探勘慢慢趨於飽和，競爭激烈，toB端的資料探勘正在起步，未來前景很好，特別是工業資料探勘這塊。
題主可以結合自己興趣和老師談談，搖擺的話就先把機器學習理論和實踐搞懂。畢竟這兩個都離不開機器學習。
3樓：張帥Daven
推薦系統本身屬於資料探勘的一塊業務，所以拿兩個進行對比不是很合理。
資料探勘涉及到非常多的領域和應用，最好和你導師確認一下是做哪一方面的挖掘。
當然如果想畢業進工業界，做推薦系統還是有一定優勢的。商品和廣告推薦能直接給公司帶來收入。
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