A. 机器学习和数据挖掘哪个更有前途
说实话，现在的时代发展确实太快了！有时候感觉根本就跟不上节奏，更别说去预测和掌控了；特别是互联网方向，各种新技术不停的冒出来。
对于数据挖掘这个方向吧，也就是最近几年突然大热起来的。结果很正常，一边是这个方向本身的飞速发展，这给了我们很多机会；但另一边是社会上各种相关甚至不相关的人才蜂拥而入，大家都想来搞搞（趋利性是人的本性）！
结果会怎样呢？这个觉得也是大家各抒己见，因为任何时候，对任何事物，总会有人唱好有人唱衰，其实没有谁说的一定是对的；只能说大部分时候，那个大群体和总趋势对的概率要大很多。所以建议你也不要偏信偏听，总归还是要有自己的批判性思维。
我个人的看法呢，照目前这种发展情况来看，数据挖掘迟早会人才饱和，造成知识红利下降，最后到达一个跟现在的Android开发差不多的情况（以前安卓开发多火，大家一窝蜂涌入，现在慢慢饱和了，大家就归于理性了吧？）
目前就我来看，首先，一方面虽然想学数据方面的人好像特别特别多，但是实际上能坚持下来，并且真的学好的人并不多（高校这个专业一年培养不了多少人，大部分还是在自我摸索和学习），你作为这方面的博士，你的专业性肯定会遥遥领先绝大多数人的。
其次，数据挖掘目前并没有很多人感官的那么神，它目前还存在很多的欠缺与不足，从这方面说，我觉得数据挖掘目前还仅仅只是刚过了一个婴儿期不久，它正在走向青壮年的路上，但毫无疑问这需要一个过程。为什么这么说呢，因为数据科学现在不管是从算法建模还是实际应用都还需要进一步的成长，特别是实际应用方面，未来，数据科学肯定会进一步落地，真的跟各行各业去结合，去驱动各行各业的发展。这些难道在你博士期间就都能做完吗？反正我是不信！
所以个人建议，总体来看，你不用担心这个行业会马上过气，好好发挥你自己的优势，把理论基础打扎实，后面跟具体的业务去结合应用，你的竞争力绝对很高的！
B. 机器学习、数据挖掘、自然语言处理、推荐系统、大数据处理学哪个好
机器学习吧，数据挖掘有一些机器学习的内容，又有一些统计学的内容，推荐系统需要数据挖掘、机器学习、计算机的内容，大数据其实需要利用到机器学习和数据挖掘的内容，自然语言处理也需要用到机器学习、数据挖掘、语义学的内容等。我推荐学习机器学习，因为这个很基础，但是很实用，就像编程语言中的C语言那样，很基础，但是学通了就可以运用很广。
采纳吧！