数据科学与大数据技术是一个涉及数据采集、存储、分析、可视化和应用的跨学科领域。考研方向可以根据自己的兴趣和职业规划进行选择。以下是一些建议的数据科学与大数据技术考研方向：
1. 数据科学：数据科学是一个广泛的领域，涵盖数据挖掘、数据清洗、数据可视化、机器学习、统计学等。这个方向可以让你更深入地了解数据科学的理论和方法。
2. 大数据分析：大数据分析关注大规模数据集的存储、处理、分析等技术。这个方向可以让你掌握大数据处理的核心技术。
3. 机器学习：机器学习是人工智能(AI)的关键技术，研究如何从数据中学习模式和规律。这个方向可以让你了解各种机器学习算法及其应用。
4. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，专注于神经网络和深度学习算法。这个方向可以让你掌握深度学习的理论和实践。
5. 数据可视化：数据可视化关注如何将数据和分析结果可视化，以便更好地传达信息。这个方向可以让你掌握数据可视化的原理和技巧。
6. 自然语言处理(NLP)：自然语言处理研究如何通过计算机技术处理和分析大量文本数据。这个方向可以让你了解NLP的核心技术和应用。
7. 推荐系统：推荐系统关注如何根据用户的兴趣和行为为用户推荐内容、商品等。这个方向可以让你了解推荐系统的原理和实践。
8. 计算机视觉：计算机视觉研究如何通过计算机技术处理和分析图像和视频数据。这个方向可以让你了解计算机视觉的核心技术和应用。
选择考研方向时，应根据自己的兴趣、发展方向和职业规划等因素进行综合考虑。同时，需要注意的是，各个学校的专业设置和研究方向可能有所不同，因此在报考前要仔细查阅学校招生简章和专业目录，了解具体的研究方向和考试要求。
