ML PhD, Stat or CS?

lz本科数学专业，有一定的计算机课程和科研基础，但是没有较严格的科研训练。现在有统计和计算机两个专业的PhD offer，都是ML/DM方向的。两所学校地理区位相差不大，但是环境有较大差别（一个村一个阳光沙滩。。。。），各个专排也相近（30左右）

UC Davis Stat：
pre：
1、做的内容比较理论而又practically solid，我个人非常感兴趣
2、老师年轻有为，前景十分光明
3、Davis虽然村，但是地处北加，离硅谷、UCB、Stanford都比较近，环境也还可以
con：
1、poi是AP，没有学生毕业，个人前途有些未知数
2、对统计系尤其是Davis 统计系了解不多，希望大神们多多介绍，不知道统计与CS在ML方向上出路有什么区别

UCSB CS
pre：
1、老师已tenure，人非常好，主动帮我选校参考，connection也不错
2、UCSB优越的环境十分诱人
3、毕竟是CS，即便学术无能还有较大可能混碗饭吃
con：
1、大部分学生似乎都去了industry，做的东西也比较应用，偏向大规模数据挖掘的算法和系统构建，个人兴趣没有第一个那么大。
2、自己的背景并没有第一个那么匹配，也许不太容易适应

那么问题来了。如果以faculty和research scientist为第一目标，industry作为退路的话，哪个更加适合呢？请大神们赐教。

补充内容 (2016-3-18 17:32):
补充一下，UCD的组里有两个专业的学生，按照poi的表述两者的工作至少暂时不会有太大差别。