数据科学与大数据技术考研方向主要有以下几种：
数据科学与大数据技术专业方向：
这是最直接相关的考研方向，专注于大数据的处理、分析、挖掘和应用。学生将学习到数据科学的基本理论和方法，包括数据采集、处理、分析、可视化和机器学习等。
智能科学与技术专业方向：
这个方向结合了大数据技术和人工智能技术，研究如何利用大数据和智能算法解决复杂问题。学生将接触到智能算法、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的前沿技术。
国际经济与贸易专业方向：
这个方向将大数据技术与经济学相结合，培养学生在大数据时代下的经济分析和管理能力。学生将学习到数据分析在经济决策中的应用，以及国际贸易中的大数据应用。
软件工程专业方向：
这个方向侧重于大数据相关软件的开发和维护，学生将掌握软件开发的基本技能，并能够运用常见计算机语言进行大数据相关软件的开发。
计算机科学与技术专业方向：
这个方向培养计算机科学与大数据技术领域的复合型人才，学生将学习到计算机科学的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、分析和应用。
应用统计学专业方向：
这个方向培养具有统计学素养和应用能力的高级专门人才，学生将掌握统计学的基本理论和方法，并能够熟练运用计算机进行数据分析。
数据挖掘方向：
这个方向研究如何从大型数据集中发现有价值的知识，包括使用机器学习算法进行数据分类、聚类或回归分析，或使用统计技术检测数据中的模式和趋势。
深度学习方向：
作为机器学习的一个子领域，深度学习专注于神经网络和深度学习算法的研究，学生将掌握深度学习的理论和实践。
自然语言处理（NLP）方向：
这个方向研究如何通过计算机技术处理和分析大量文本数据，学生将了解NLP的核心技术和应用。
推荐系统方向：
这个方向研究如何根据用户的兴趣和行为为用户推荐内容或商品，学生将了解推荐系统的原理和实践。
计算机视觉方向：
这个方向研究如何通过计算机技术处理和分析图像和视频数据，学生将了解计算机视觉的核心技术和应用。
这些方向涵盖了数据科学与大数据技术的多个方面，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。建议在选择考研方向时，结合自己的兴趣和长期职业规划，同时考虑各个方向的发展前景和就业需求。
