浅语话
作为大数据行业从业者，希望结合自己的经验给你些建议。
首先，目前很热的大数据和人工智能都是你可选择的方向，但是这两个方向有不同的侧重点，大数据偏重实操，人工智能则需要很强的理论功底，比如数学、算法，所以若选择人工智能方向，最好是读完研后再读博，会更吃香一些。
若不想读博，可以选择大数据方向，就是会处境有些尴尬，当前教育环境和社会脱节太严重了，而且大数据专业是2017年才被教育部列入培养专业，师资和教育资源都是非常不足的，你在学校也许只能学习些理论知识，而大数据的实操性是要求比较高的，组件很多，更新很快，而且新技术不断涌现。你在学校是很难接触到实际的大数据应用场景的，因为你在学校可能得不到好的实操能力，所以最好你读研选择的导师有实际的项目去做。
另外，最最重要的是打好计算机基础，编程能力，这样以后你的就业面就会宽一些。下面说一下大数据和人工智能的关系。大数据技术其实更多的是企业数据资产的构建基础，也是人工智能发展的基石，所以你会看到很多都把大数据和人工智能放在一块。为什么呢，因为机器学习、人工智能的模型都是大规模数据集训练出来，而大规模数据集的构建就要用到大数据的。不止如此，目前互联网大火的数据中台的构建，也多是基于大数据技术。随便在网上找了代表性的图，可以先了解下。
量子星空
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，对于大数据专业的本科生来说，在读研的时候有比较多的选择，既可以选择大数据相关方向，也可以选择人工智能相关方向。从当前的行业发展趋势来看，读研选择人工智能方向是不错的选择。
从知识体系结构来看，大数据与人工智能本身就有比较紧密的联系，比如机器学习既在大数据分析中有广泛的应用，同时也是人工智能的六大主要研究方向之一，所以对于大数据专业的本科生来说，可以把机器学习作为切入点来进入人工智能领域。实际上，通过机器学习来入门人工智能也是比较常见的选择。
人工智能领域的研究方向是比较多的，在当前工业互联网和产业结构升级的推动下，人工智能与传统行业的结合也比较多，在读研的时候可以根据目标学校的资源整合情况，来选择具体的研究方向。通常来说，不同高校往往都有自己的传统优势方向，选择这些方向往往会有更多的科研资源，也更容易做出科研成果。
从目前人工智能领域的研究热点和落地应用情况来看，当前计算机视觉、自然语言处理和机器人学这几个方向有比较多的机会，这些领域也有大量的科研课题。从当前大型科技公司开放的人工智能平台来看，主要还是基于自然语言处理和计算机视觉两大内容来展开，未来随着人工智能平台的不断迭代，可以落地应用的人工智能技术会越来越多。
虽然当前人工智能领域的发展速度比较快，但是当前算法岗位的就业也并不像想象中的那么容易，近两年很多希望从事算法岗位的研究生，往往也会因为激烈的竞争而转向从事开发岗位，所以研究生在读研期间，应该关注自身的程序开发能力。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
IT人刘俊明
数据科学与大数据技术本科专业是比较热门的专业，若想继续升造（考研），推荐考数据科学与大数据技术专业，软件工程专业、物联网专业、计算机科学与技术等专业