大数据学考研方向主要包括以下几个：

数据科学与大数据技术 ：这是一个综合性的学科，涵盖了数据的采集、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。

计算机科学与技术 ：计算机科学与技术是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 ：该专业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。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 ：这个方向主要研究大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。

大数据工程 ：这个方向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，以高效地组织、存储和访问海量数据。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 ：这个方向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 ：这个方向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。

软件工程 ：软件工程注重软件开发和管理的理论与实践，学生能通过学习软件开发方法、软件项目管理、数据库设计等课程，掌握开发和维护大数据处理系统的技能，在大数据分析项目中负责开发和优化数据处理平台。

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。

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 ：专注于大数据分析的实际应用。

这些方向涵盖了大数据领域的各个方面，学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的方向进行深入研究。