关于大数据考研方向的选择，结合权威信息整理如下：

一、主流考研方向

数据科学与大数据技术

覆盖大数据采集、存储、处理、分析及挖掘技术，适合基础扎实、对数据敏感的考生。

就业方向：数据科学家、大数据工程师、数据分析师等。

人工智能与数据科学

结合机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，适合有编程基础和数学能力的考生。

就业方向：机器学习工程师、数据科学家、智能系统开发工程师等。

计算机科学与技术

提供计算机系统结构、算法设计、数据库管理等基础知识，可转向大数据系统开发或人工智能领域。

就业方向：软件工程师、数据工程师、人工智能工程师等。

二、其他相关方向

大数据工程：

专注数据存储、处理及分析系统开发，适合系统架构设计方向。

国际经济与贸易：结合数据科学与统计分析，适合有经济背景或商科基础的考生。

智能科学与技术：侧重智能算法与系统实现，适合对技术实现有需求的考生。

三、选择建议

明确兴趣与职业规划

若对数据挖掘、算法设计感兴趣，优先选择数据科学与大数据技术或人工智能方向；若倾向系统开发或金融分析，可考虑计算机科学与技术或数据工程方向。

强化基础能力

数学基础薄弱者需加强概率论、线性代数等课程；编程能力可通过Python、R等工具提升。

关注行业需求

大数据行业对人才需求持续增长，但竞争也较激烈，建议结合自身优势选择细分领域，如金融数据分析、医疗健康数据挖掘等。

四、热门行业应用场景

金融领域：

风险评估、市场预测、信用评估等。

互联网与科技：用户行为分析、推荐系统、智能客服等。

医疗健康：疾病诊断辅助、药物疗效评估等。

政府与公共部门：经济统计、政策分析、社会调研等。

综上，数据科学与大数据技术是核心方向，但需结合个人兴趣和职业规划选择具体领域，并注重跨学科知识储备。