根据搜索结果，考研院校中大数据技术应用课程较多的专业主要集中在以下方向，供参考：
数据结构与算法、数据库原理、大数据处理技术、数据挖掘、机器学习、数据可视化等。
实践课程包括Hadoop、Spark、HBase等大数据平台开发及分析项目。
大数据方向：高级数据库系统、海量数据处理分析、商业解决方案等。
计算机科学与技术方向：数据挖掘、人工智能、计算机网络等。
数据结构、算法设计、操作系统、数据库原理、人工智能、机器学习等。
实践环节涵盖程序设计、数据分析、机器学习综合应用等。
计算机技术：数据挖掘、计算机视觉、网络安全等。
软件工程：软件设计、人工智能、嵌入式系统等。
概率论、数理统计、回归分析、多元统计、算法设计与分析等。
实践项目包括统计建模、数据科学专题研究等。
应用统计学：工业统计、金融统计、生物信息学等。
数学类：高等代数、线性代数、概率论与数理统计等。
数据库管理、信息系统开发、数据挖掘、决策支持系统等。
侧重实践应用，包含数据库设计、信息系统实施等课程。
数据计算及应用 ：数学、统计学、信息科学交叉课程，培养复合型人才。
软件工程 ：算法设计、软件架构、人工智能应用等。
选择专业时需结合自身兴趣和职业规划：
若侧重技术实现，优先考虑数据科学与大数据技术或计算机科学与技术；
若偏好理论研究，统计学或数学类方向更合适；
若关注行业应用，可关注大数据技术或信息管理系统的实践课程设置。
考研学大数据可以选择的专业包括计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、统计学和软件工程等。这些专业在大数据领域都有广泛的应用和深入的研究。
计算机科学与技术是大数据专业考研的热门选择。该专业涵盖大数据处理、存储与分析的核心技术，如算法设计、数据结构、操作系统等。学生可以通过学习计算机科学与技术，掌握从数据采集、存储到分析的完整流程，具备编程能力和算法设计能力，适合从事大数据工程师、数据科学家等职位。
数据科学与大数据技术专业专注于大数据的理论与实践，包括数据挖掘、机器学习、数据可视化等课程。学生可以进一步提升大数据分析与处理能力，适用于商业决策、医疗诊断等多个领域。该专业与大数据行业紧密相连，毕业生能迅速适应企业的大数据岗位需求。
统计学在大数据领域发挥着重要作用。统计学专业的学生将深入学习概率论、数理统计、统计推断等课程，能够运用统计方法对大数据进行建模与分析。通过统计分析，可以在金融、医疗等领域进行预测和决策，适合数据分析师、统计分析师等职位。
软件工程专业注重软件开发过程中的需求分析、设计、编码、测试和维护等环节。大数据分析往往需要开发和维护复杂的数据处理系统，因此软件工程专业的学生具备系统分析和设计的能力，适合从事数据工程师、软件开发工程师等职位。
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