大数据学考研方向主要包括以下几个：
数据科学与大数据技术
这是一个综合性的学科，涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个方面。考研科目通常包括数学、英语、政治思想理论和专业课，其中专业课会涉及数据库管理系统、数据挖掘、机器学习、统计分析及大数据处理框架等多个方面。
计算机科学与技术
计算机科学与技术是大数据管理与应用的重要基础学科。学生需要学习计算机系统的设计与开发，包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的知识。考研时，该专业会涉及算法设计、系统架构等方面的知识。
数据挖掘与分析
该专业专注于从大量数据中提取有用信息和知识，是大数据管理与应用的核心专业之一。考研科目会深入涉及统计学、机器学习算法、数据预处理与特征工程等知识。
大数据技术与应用
这个方向主要研究大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。
大数据工程
这个方向主要研究大数据的存储、处理、分析与应用等方面的技术，包括分布式数据库系统、数据仓库、数据湖等，以高效地组织、存储和访问海量数据。同时，也涉及大数据平台技术，如Hadoop、Spark等。
人工智能与数据科学
这个方向主要研究人工智能算法在大数据分析中的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、强化学习等。关注如何通过人工智能技术提升大数据分析的效率和准确性。
大数据安全与隐私保护
这个方向主要研究大数据环境下的网络安全、数据隐私保护、访问控制和安全审计等问题。涉及内容包括密码学、入侵检测、数据加密等，以保护大数据的隐私和防止安全威胁。
应用统计学
应用统计学主要分为经济统计和现代统计两个方向。经济统计方向培养既具有良好的经济学基础，又能熟练掌握现代统计方法，同时具有较高的英语水平和计算机分析处理能力的经济统计人才。现代统计方向培养具有扎实的现代统计理论知识，掌握现代统计方法，具有较宽广的统计学基础知识，具有较高水平计算机统计分析能力，理论与实践相结合的统计人才。
自然语言处理 和 计算机视觉
这两个方向分别研究人工智能在自然语言处理和计算机视觉方面的应用，属于人工智能与数据科学领域的一部分。
软件工程
软件工程主要研究软件的设计、开发、测试和维护，与大数据技术与应用有紧密的联系。
建议学生在选择考研方向时，结合自己的兴趣和职业规划，选择最适合自己的专业。例如，如果对算法设计和系统架构感兴趣，可以选择计算机科学与技术；如果希望从事大数据分析和挖掘工作，可以选择数据科学与大数据技术或数据挖掘与分析专业。同时，也可以考虑跨专业考研，以拓宽自己的知识面和就业领域。
