大数据考研方向主要包括以下几个：
数据科学与大数据技术
研究大数据的采集、存储、处理、分析和挖掘技术。
涉及内容：数据挖掘、机器学习、深度学习、统计分析等。
大数据工程
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。
平台技术：Hadoop、Spark等。
人工智能与数据科学
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。
大数据安全与隐私保护
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：密码学、入侵检测、数据加密等。
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。
计算机科学与技术
培养计算机科学与大数据技术领域的复合型高级人才。
掌握计算机科学基本技术和大数据的运用。
应用统计学
研究统计学的基本理论和方法，通过计算机处理和分析数据。
数据计算及应用
专注于数据计算的理论和实践。
自然语言处理
研究计算机如何理解和生成人类语言。
计算机视觉
研究计算机如何“看”和理解图像和视频。
数据科学
涵盖数据科学的核心学科内容，包括数据的采集、存储、处理、分析、可视化和应用。
大数据科学与工程
培养大数据分析与处理能力，要求掌握数据分析与数据建模能力。
大数据管理与应用
研究如何从海量数据中提取、存储、管理和分析信息。
分布式系统
研究分布式系统的设计、开发和维护。
云计算与大数据技术
培养掌握云计算及大数据处理能力。
数据可视化与交互设计
培养数据可视化和交互设计的能力。
数据仓库与信息管理
培养数据仓库和信息管理的能力。
大数据分析与应用
注重数据分析和挖掘能力，涵盖统计学、机器学习、深度学习等技术。
大数据与人工智能
研究如何利用大数据技术推动人工智能发展。
数据管理与数据挖掘
利用数据挖掘技术为企业决策提供支持。
数据可视化与人机交互
培养数据可视化和交互设计的能力。
数据库与数据管理
研究数据库系统的设计、开发和维护。
大数据算法
研究大数据处理和数据分析的算法设计。
社会经济统计分析
研究社会经济领域的统计分析方法。
金融统计分析
研究金融领域的统计分析方法。
教育统计
研究教育领域的统计分析方法。
人口统计分析
研究人口领域的统计分析方法。
统计调查与数据分析
研究统计调查与数据分析的理论和方法。
高性能计算及可重构计算
研究高性能计算和可重构计算技术。
网络环境下的数据与知识工程
研究网络环境下的数据与知识工程。
31. 并行及分布式处理与网格计算
研究并行及分布式计算技术。
32. 嵌入式系统及应用
研究嵌入式系统的设计与应用。
以上方向涵盖了大数据领域的多个方面，学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的考研方向。需要注意的是，不同院校可能会有不同的研究方向和课程设置，具体信息建议参考各院校的招生简章和专业介绍