大数据考研方向主要包括以下几个方面：
数据科学与大数据技术
主要研究大数据的采集、存储、处理、分析和挖掘技术，以及如何利用大数据进行决策支持和业务优化。
涉及内容包括数据挖掘、机器学习、深度学习、统计分析等。
大数据工程
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。
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
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
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。
计算机科学与技术
主要培养计算机科学与大数据技术领域的复合型高级人才，要求学生掌握计算机科学基本技术和大数据的运用。
涉及课程包括大数据技术导论、数据采集与处理实践、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术等。
软件工程
主要培养软件开发与维护的高级人才，要求学生掌握基本软件开发技能，能够运用常见计算机语言进行软件开发。
软件工程涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计件等。
应用统计学
主要研究统计学的基本理论和方法，通过运用计算机处理和分析数据来解决各个领域内的实际问题。
涉及数据分析、数据管理、统计调查等。
大数据科学与工程
主要培养大数据分析与处理能力，要求学生掌握数据分析与数据建模能力，能够运用信息技术分析软件对现实问题进行分析。
数据计算及应用
主要研究数据计算的理论和实践，包括数据存储、数据处理、数据可视化等。
该方向注重培养学生的计算能力和实际应用能力。
网络工程与管理
主要研究网络系统的设计、开发和维护，以及大数据在网络环境中的应用和管理。
涉及内容包括网络安全、网络协议、网络架构等。
建议学生在选择考研方向时，可以根据自己的兴趣和职业规划，综合考虑各个方向的课程设置、就业前景以及个人发展需求，选择最适合自己的专业方向。