1.大数据科学与工程。该专业主要培养大数据分析与处理能力，要求学生掌握数据分析与数据建模能力，能够运用信息技术分析软件对现实问题进行分析。

2.软件工程。软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效、实用和高质量的软件的学科。

3.计算机科学与技术。计算机科学与技术主要培养计算机科学与大数据技术领域的复合型高级人才，要求学生掌握计算机科学基本技术和大数据的运用，能够运用计算机进行大数据的采集、分析。

4.数据挖掘。数据挖掘是一门研究如何从大型数据集中发现有价值的知识的学科，可以采用机器学习算法、统计技术等方法来挖掘数据中的模式和趋势。数据挖掘的目的是解决实际问题和做出决策。

5.数据科学和信息技术。数据科学和信息技术专业是一个多学科深度交叉的专业，要求学生具有深厚的理科基础和创新能力，能够运用信息技术、结合大数据解决各种实践问题。

6.应用统计学。应用统计学是数据科学中的一个重要方向，主要研究统计学的基本理论和方法，通过运用计算机处理和分析数据来解决各个领域内的实际问题。主要涉及数据分析、数据管理、统计调查等。

7.大数据管理与应用。大数据管理与应用是数据科学中的重要方向之一，主要研究如何从海量数据中提取、存储、管理和分析信息，并将其应用于实际生产和生活中的问题。

8.分布式系统。分布式系统是数据科学与大数据技术考研方向中的一个重要方向。它涉及到将多个计算机系统通过网络互联起来，形成一个具备高可靠性和高可扩展性的系统。

9.可视化与展示。数据科学与大数据技术考研方向中，可视化与展示是一个重要的方向。

10.网络安全。网络安全是数据科学与大数据技术考研方向中重要的方向之一，主要研究信息的保密、完整和可用性问题。

11.研发类岗位。研发类岗位包括架构工程师、数据科学家、产品经理等岗位，负责大数据的研发和项目管理工作，包括数据采集、数据清洗、数据分析等，为实现大数据的全产业线提供技术支持。

12.开发工程师。开发工程师负责开发数据分析平台，设计、开发分布式计算业务，并负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

13.人工智能。人工智能是数据科学与大数据技术考研方向之一，主要研究内容包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

14.产品经理。产品经理负责大数据平台产品的设计工作，包括数据产品的功能规划、用户体验设计，与研发、数据分析、算法团队合作，挖掘数据价值，形成数据产品。

15.智能科学与技术专业方向。智能科学与技术专业方向主要涉及机器人技术，学生需要掌握一定的网络技术，并对其进行研究。

16.数据计算及应用。数据计算及应用专业是数据科学领域中重要的研究方向之一，主要涉及数据处理、算法开发和系统设计等方面。

17.计算机应用技术。计算机应用技术是数据科学与大数据技术考研方向之一，主要涉及计算机系统管理、应用软件开发、网络管理、信息系统管理和网站建设等方面，包括数据库应用开发、网站配置与测试、网站运营与维护、技术服务等。

18.算法工程师。数据科学与大数据技术考研方向主要涉及算法工程师，通过运用数据挖掘和统计学习的方法解决实际问题，包括人工智能领域的技术方案设计和技术核心模块开发。

19.架构工程师。架构工程师负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

20.数据可视化。数据可视化是数据科学中重要的主题之一，它通过使用图表、图像和其他可视化工具来展示和解释数据，帮助人们更好地理解和分析数据。