大数据考研的专业目录主要包括以下几种：
数据科学与大数据技术
该专业综合性强，涵盖数据的采集、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。
计算机科学与技术
作为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。
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。
大数据技术与应用
该专业培养大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等有关技术。
主要研究和开发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，管理、维护并保障大数据系统稳定运行。
数据计算及应用
该专业涉及数据的计算及其应用，与大数据处理和分析密切相关。
考研时可能涉及与数据科学、计算机科学与技术相关的课程和技能。
应用统计学
专注于统计学在大数据分析中的应用，包括数据建模、统计推断、数据分析方法等。
该专业为大数据分析提供了必要的数学和统计基础。
自然语言处理
研究计算机如何理解和生成人类语言，与大数据在文本分析和挖掘方面有着密切的应用。
考研时可能涉及自然语言处理的相关课程和算法。
计算机视觉
研究如何让计算机从图像或多维数据中“看到”和理解内容，是大数据分析与应用的重要方向之一。
涉及图像处理、模式识别、深度学习等技术。
软件工程
研究用工程化方法构建和维护有效、实用和高质量的软件，涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。
适合对大数据系统开发和维护感兴趣的学生。
电子信息类
主要到应用光学、光电子学及相关的电子信息科学、计算机科学等领域从事科学研究、教学、产品设计、生产技术或管理工作。
包括计算机科学与技术、电子信息工程、通信工程等专业。
这些专业方向为大数据考研提供了多种选择，学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的专业进行深入研究。建议学生在选择专业时，综合考虑自己的学术背景、兴趣以及未来的职业发展方向。