机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，机器学习和分布式计算都是目前比较热门的方向，近几年相关方向研究生的就业情况也都有不错的表现，薪资待遇也比较可观。
机器学习（包括深度学习）是目前的热门方向，一方面机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一，另一方面机器学习也是大数据分析的常见之一，所以机器学习未来的落地应用空间还是非常大的。
机器学习技术目前在技术体系上相对已经形成了一个较为扎实的基础，但是依然有大量的课题需要攻克，所以从这个角度来看，选择机器学习方向会更容易做出成果，相关论文也比较容易撰写。机器学习的核心在于算法设计、算法实现和算法验证，对于研究生的数学基础有较高的要求。
分布式计算是云计算和大数据的基础支撑技术之一，分布式存储和分布式计算也是大数据平台和云计算平台的核心技术组成，从这个角度来看，分布式计算还是非常重要的技术方向。相对于机器学习来说，分布式计算的技术体系要更为完善，相关的案例也比较多，所以在学习的过程中会更系统，但是要想做出自己的创新点，相对来说也有一定的难度，论文的撰写难度也相对要高一些。
分布式计算的就业渠道主要集中在大型科技企业，比如云计算服务商、大数据平台服务商就是比较常见的就业方向，从就业的薪资待遇来看，整体上与机器学习方向差别不大。未来，随着5G通信的落地应用，分布式计算与边缘计算的发展空间都会比较大。
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！
你这个方向，本科确实不太够，反正比较吃学历、学校、比赛还有论文，至于就业以上都具备的话，薪水也很高的，由于主要是算法或者研究类型岗位，所以压力会小一点点，而且主要压力不是来自于项目，主要是难，想破脑袋那种，不过一开始也还好，一般这种有大牛带，毕业后又可以跟大牛学习了。
1，如果你打定主意要做后端，那你换方向或者不用读研了。但是读研其实还是有帮助的，所谓的天花板会高点，方向其实没有太大关系，用人单位顶多就关注到你是什么学院什么专业，甚至于只要学历符合就行了，其他的就是看你有多少本事了。理论上来说，敲门砖只是你的学历而已，不过相关研发岗可能会规定死点，但是前后端就好一点，更注重你会什么，你做过什么。就我目前来看，你这个方向，做的好的话，直接起飞啊，不比后端好么。
2，还是，如果打算做开发相关的，换方向到软工相关的吧，多做点成品，后面面试方便一点，好的开发不比算法差，而且成就感会很高。反正我鼓捣了这么久，都是一些储备技术，不知道会不会用，反正就是每天不知道自己在干嘛，有没有用，听话就完了。
本人工作十多年来已发表30多篇论文，期中国际会议论文EI收录6篇，对计算机方面的期刊有一定的了解，现介绍给你，希望对你有所帮助。
1.国内计算机专业的顶级期刊有计算机学报，软件学报，计算机研究与发展，JCST （中文名：计算机科学技术学报）, 计算机应用，计算机应用研究，小型微型计算机系统，计算机科学，微电子学与计算机，计算机工程与设计，计算机仿真，计算机工程与科学，计算机应用与软件等等。
2.计算机领域的顶尖学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。A+类的会议有AAAI（National Conference of the American Association for Artificial Intelligence），AAMAS（International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems），ACL（Association of Computational Linguistics），ACMMM（ACM Multimedia Conference） 等等。与其他行业不一样的情况是，计算机类的顶尖学术成果一般都是最先在会议上发表。
3.国外计算机科学期刊影响因子较大的顶尖期刊是:BIOINFORMATICS（ ISSN：1367-4803，影响因子：4.615），J MACH LEARN RES（ ISSN：1532-4435，影响因子：3.818），IBM J RES DEV（ ISSN：0018-8646，影响因子：3.700），IEEE NETWORK（ ISSN：0890-8044，影响因子：3.400）， IEEE PERS COMMUN（ ISSN：1070-9916，影响因子：3.048）。
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