数据行业考研方向主要包括以下几个方面：
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。
涉及内容：分布式数据库系统、数据仓库、数据湖等，以及大数据平台技术如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。
涉及内容：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。
计算机科学与技术
研究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。
涉及内容：算法设计、系统架构等。
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。
涉及内容：统计学、机器学习算法、数据预处理与特征工程等。
软件工程
培养软件开发与维护的高级人才，掌握基本软件开发技能。
涉及内容：常见计算机语言的运用、软件开发等。
应用统计
培养具有扎实的现代统计理论知识，掌握现代统计方法，并能熟练地运用计算机分析数据的人才。
涉及内容：统计调查、统计信息管理、数量分析等。
智能科学与技术
涉及相关硬件研究、设计、开发的基础上，还需要掌握数据处理、数据分析、数据预测和数据可视化等技能。
涉及内容：智能信息处理、特种数据分析等。
这些方向涵盖了数据科学与大数据技术的各个方面，学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的专业方向进行深入研究。建议在选择考研方向时，结合自身的学术背景和未来职业目标，选择最适合自己的领域。