È molto spesso "big data" ed è anche ma non solo "data mining": ci sono articoli e articoli sulla definizione di "big data" (e sull'accezione che utilizziamo in Italia), ad esempio, e tutti discordanti.
In Italia è per lo più data mining e analisi finanziaria, per quanto ne so e per quanto ho potuto apprendere cercando informazioni su internet. Altrove si incrocia di più con il machine learning (più vicino a quanto ho fatto finora), con le molteplici applicazioni che ne conseguono. Il confine è labile a livello universitario e credo dipenda sostanzialmente dalla piega che prenda il corso ma che le differenze non siano poi così consistenti. Il punto sta sempre nella differenza tra mondo del lavoro e della ricerca, probabilmente, perché le figure credo siano spesso intercambiabili e si spendano diversamente sulle diverse sfaccettature del problema a seconda dell'esigenza, come peraltro dicevi tu.
Hai veramente colto il segno, nella tua risposta ci sta tutto il nucleo della mia domanda: specializzarsi in questo o usarlo come strumento per lavorare in altri settori?
In quanto a Lin, francamente non lo conoscevo pur avendo utilizzato Libsvm ed effettivamente le FAQ sono veramente interessanti!
Ed è anche vero che la scelta che farò non precluderà necessariamente successivi sbocchi, visto che parliamo comunque di scienze applicate, ma chiaramente un ing. dell'automazione acquisisce delle competenze piuttosto che altre, seppur poi nel mondo del lavoro poco conta la formazione specializzata in confronto all'esperienza pratica in quel settore (e su questo sono ancora d'accordo con te).
EDIT:
Una curiosità, se posso, tu dove studi?