学习机器学习，面对以后的职业选择，现在有点迷茫了。请大家给点意见，让我知道现在该怎么做，看什么书？

我的情况是：（刚刚入学研究所二年级，明年三四月就得准备找实习了，所以现在很紧张）能力方面：1.学习过机器视觉和图像识别的相关知识，了解常用的机器学习算法原理（SVM LDA HMM CRF等，看过<<机器学习实战>>和<<统计学习方法>>正在看<<集体智慧编程>>）。也了解一些深度学习的知识，但没有实际使用过。2.做过简单的文本分类，聚类，熟悉Hadoop spark的工作过程和他们的差异 看过<< hadoop海量数据处理>>和一部分《hadoop权威指南》。3.编程能力 C/C++ JAVA Python.4.项目方面：本科毕设做的人脸识别(haar+svm) 和卡尔曼目标跟踪；研究生一年级做过一个嵌入式（ARM+LINUX）项目，能移植内核，文件系统，mysql，了解驱动相关知识，用QT编写了ARM上的终端程序；去年底， 做过一个工程图纸上的字符定位分割和识别的项目，并通过JNI的方式移植到Android。还做过一个基于图片的皮革搜索项目（通过皮革图片来搜索相似皮革图片,用到了LBP等特征）现在面对大公司的岗位我感觉没有明确的目标，是数据分析？数据挖掘？机器视觉？还是推荐系统？还有相应的学习路线如何，该看些什么书？真的心烦意乱，希望大家帮我指点一下！不胜感激！！PS：虽然做的项目大多是图像识别的，但是当我今年学习机器学习的时候，接触了很多NLP的知识，然后又发现图像上的算法大多能用于数据挖掘，而且数据挖掘岗位需求很多。。我目前在广州上学，女朋友在上海，最好能在上海找到称心的工作，但是上海那边机器视觉岗位需求少，但我数据挖掘，数据分析底子薄，怕剩下几个月时间不多，准备不充分，也不知道该如何准备。。