大数据专业考研简介如下：
核心专业方向
数据科学与大数据技术：涵盖数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，要求学生具备全面的数据科学知识，能够解决大数据领域中的复杂问题。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：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：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。该专业要求学生具备扎实的数据处理和分析能力，掌握数据挖掘技术和算法，能够解决复杂的数据分析问题。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。
考研科目
核心课程：包括大数据分析与挖掘、数据可视化、机器学习、深度学习等。这些科目是大数据专业考研的基础，通过学习这些课程可以掌握大数据分析的基本理论和方法，并能够运用所学知识解决实际问题。
选修课程：如计算机视觉、自然语言处理、数据仓库与数据挖掘等。这些选修课程可以根据个人的兴趣和发展方向进行选择，帮助学生进一步深入研究和应用大数据领域的相关知识和技术。
考研方向
数据科学与大数据技术：考研方向包括数据科学、计算机科学与技术、软件工程、大数据科学与工程、数据科学和信息技术等。
大数据工程：研究大数据的采集、清洗、存储、管理、分析及挖掘、展现及应用等有关技术。
人工智能与数据科学：融合计算机科学、统计学、数学、管理学等多个学科的知识，研究大数据平台体系架构、技术和标准，设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统。
大数据安全与隐私保护：关注大数据环境下的安全问题和常用的大数据安全技术，以及如何保护大数据的隐私和机密性。
专业课程
大数据概论、 大数据存储与管理、 大数据挖掘、 机器学习、 人工智能基础、 Python程序设计、 统计学习、 神经网络与深度学习方法、 多媒体信息处理、 数据可视化技术、 智能计算技术、 分布式与并行计算、 云计算与数据安全、 数据库原理及应用、 算法设计与分析、 高级语言程序设计、 优化理论与方法等。
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。同时，注重核心课程和选修课程的学习，以打下扎实的理论基础和专业知识，具备独立分析和解决问题的能力。