考研大数据规划专业的方向及选择建议如下：
数据科学与大数据技术
培养目标：培养具备数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。
主要课程：数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计、大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理，大数据管理、大数据实践等。
计算机科学与技术
培养目标：研究计算机的设计与制造，包括计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法，进行计算机系统还有软件的开发与维护、硬件的组装等。
主要课程：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计、操作系统、编译器、数据库、游戏等。
大数据技术与应用
培养目标：研究大数据技术、数据库建模等方面的基本知识与技能，进行统计数据分析、抽样调查、数据信息挖掘以及管理等。
主要课程：大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理，大数据管理、大数据实践等。
数据计算及应用
培养目标：多学科交叉融合的应用理科专业，主要培养能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型应用理科专业人才。
主要课程：数学分析、线性代数、概率论与数理统计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计、大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理，大数据管理、大数据实践等。
应用统计学
培养目标：研究统计学在实际问题中的应用，包括数据分析、统计推断、统计模型等。
主要课程：数学分析、线性代数、概率论与数理统计、统计学原理、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、数据挖掘、机器学习等。
自然语言处理
培养目标：研究计算机处理自然语言的技术和方法，包括文本处理、语义理解、信息检索等。
主要课程：自然语言处理、机器学习、深度学习、数据挖掘、计算机视觉、统计学习理论等。
计算机视觉
培养目标：研究计算机视觉的基本理论、方法和技术，包括图像处理、模式识别、视频分析等。
主要课程：计算机视觉、机器学习、深度学习、数据挖掘、计算机图形学、图像处理、模式识别等。
建议
选择方向：根据个人兴趣和职业规划选择合适的专业方向。如果希望从事大数据分析和应用，可以选择数据科学与大数据技术或大数据技术与应用。如果对计算机系统的设计与制造感兴趣，可以选择计算机科学与技术。
实践与应用：大数据专业注重实践和应用，因此在研究生阶段应积极参与项目实践，提升自己的实际操作能力。
跨学科学习：大数据是一个跨学科领域，建议在学习过程中结合其他学科如管理学、经济学等进行综合学习，以拓宽视野。
希望以上信息对考研大数据规划专业的学生有所帮助。