大数据与人工智能专业的去向非常广泛，主要包括以下几个方向：

互联网大厂

算法工程师：负责开发和优化算法，提高机器的智能化水平，涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。

数据工程师：设计和维护数据架构，确保数据的可靠性和可用性，熟悉分布式计算、数据库管理、数据仓库等。

机器学习工程师：专注于机器学习和深度学习技术的应用和开发。

传统行业企业

数据科学家/分析师：通过数据挖掘和分析为企业提供决策支持，需要具备扎实的统计学基础和编程能力。

大数据工程师：负责搭建和维护大规模数据处理平台，保证数据系统的高效性和稳定性。

数据可视化专家：在数据分析过程中，通过可视化技术帮助人们更好地理解和利用数据。

科研机构与高校

研发工程师：从事人工智能相关的基础研究和技术创新，包括算法研发和系统架构设计。

数据分析师：在科研或教育领域进行数据挖掘和分析工作。

其他行业

金融机构：在银行、保险公司、投资公司等机构中从事算法交易、数据分析等工作。

制造业：参与智能工厂的设计和生产流程优化，成为智能设备研发工程师等。

医疗健康：应用人工智能于疾病诊断、药物研发等方面。

教育：辅助个性化教学、智能评估等。

政府与非营利组织

大数据管理：在政府机构中从事大数据的收集、管理和研究工作。

建议

技能提升：掌握扎实的编程能力、数学和统计学知识，以及熟悉常用的数据分析工具和框架（如Python、R、Hadoop、Spark等）。

实践经验：通过实习、项目实践等方式积累实际工作经验，提升自己的竞争力。

行业了解：了解不同行业的发展趋势和需求，选择自己感兴趣的领域进行深入研究。

网络拓展：积极参加行业会议、技术论坛等活动，拓展人脉资源，了解行业动态。

通过以上方向和建议，大数据与人工智能专业的学生可以更好地规划自己的职业发展路径，找到适合自己的岗位。