大数据，数据挖掘，机器学习三者什么区别和联系？求科普

本人大四，本科CS专业，发现在看ICML等顶会论文时比较吃力，感觉是数学知识不足，但我不知道具体是哪方面，希望有前辈能推荐一些数学书（或者课程），中英文均可，谢谢。

LBS业务前景如何？另外，高德在阿里的前景如何？

如题

本人在电信行业工作十年，做数据分析和挖掘，由于不想出差，想转到金融行业，目前拿到一个二线人寿保险公司，一个互联网金融的offer，都是做分析和挖掘。由于对这两个行业没有从业经历，了解不深，选择比较纠结。希望朋友们能从职业发展，加班，压力，行业发展，技能发展，公司文化等角度分析一下。谢谢！

如题，一个对网络、计算机一窍不通的人想知道大神都是怎么获取数据的。

机器学习，数据挖掘，计算机视觉 现在都是炙手可热的方向，从NIPS, ICML, CVPR等顶会的投稿人数，参与程度以及研究热度来看，都是达到了一个空前的高潮，相应地，工业界的薪水着实吸引人。这吸引了包括我在内的很多大学生，研究生想要投身其中，然而物极必反，如此多的人涌向其中，竞争激烈，供过于求也是很有可能的，等到你毕业的时候，未必有如今的高薪和发展，甚至一片萧条也有可能。几年前，通信行业大发展的时候，无数人挤破脑袋进通信，而现在呢，读完研究生毕业发现，曾经的热门高薪行业已经不再光鲜，又转向了高薪的互联网了。所以，机器学习到底会像通信一样，热了几年之后，就没有大发展了，还是会像互联网一样，在2000年泡沫破裂之后，重新成为下一个风口 […]

背景说明：题主2014年夏毕业，专业是土木工程；到现在（2016/01/20）为止 从事javaEE开发一年半。—————————–如果工作之余学习大数据或者机器学习，三年时间根据开源的大数据平台或者人工智能系统写出一个价值百万算法的概率有多大？（目前大数据和机器学习水平为零）

熵在决策树模型中被应用，然而关于熵的含义理解还是非常浅显。神人可否出来给一个自己的更通俗的理解？