数据专业考研的方向选择主要取决于个人的兴趣、职业规划以及市场需求。以下是几个值得推荐的考研方向：
数据科学与大数据技术
综合性学科：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。
核心课程：考研科目通常包括数学、英语、政治思想理论和专业课，其中专业课会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。
就业前景：毕业生可以在计算机、互联网、大数据等领域从事数据的研究、管理、开发方面的工作，就业前景非常广阔。
计算机科学与技术
基础学科：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。
考研内容：涉及算法设计、系统架构等方面的知识，培养学生实际动手能力，通过实验课程和项目实践，提高解决问题的能力。
数据挖掘与分析
专业方向：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。
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
技术方向：研究大数据技术、数据库建模等方面基本知识和技能，能够进行统计数据分析、抽样调查、数据信息挖掘和管理等。
数据计算及应用
多学科交叉：是数学、统计学和信息科学多学科交叉融合的应用理科专业，旨在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。
人工智能相关方向
热门方向：如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等，这些方向结合了大数据技术和人工智能技术，就业前景广阔。
建议
兴趣优先：选择自己最感兴趣的方向，这样在学习过程中会更投入，也更容易取得成就。
市场需求：了解当前市场需求和就业前景，选择有较高市场需求的专业方向，有助于毕业后顺利找到工作。
个人发展：考虑自己的长期职业规划，选择有助于个人成长和发展的方向。
综合考虑以上因素，数据科学与大数据技术专业是一个综合性和应用性都很强的方向，适合大多数想要在大数据领域发展的学生。如果对人工智能、机器学习等领域有浓厚兴趣，也可以选择相关方向进行深入研究。