這是不少大數據專業的同學都比較關心的問題，我從專業特點、科研和就業這幾個方面來說說個人建議。

首先，大數據專業是一個典型的交叉學科，所以在讀研時可以選擇的專業方向還是比較多的，包括計算機大類專業、統計學大類專業和數學大類專業都可以選擇。

如果未來明確要從事大數據開發類崗位，那么建議選擇計算機大類專業，這樣會有一個更適合自己的科研場景，包括計算機科學與技術、計算機技術、軟件工程、大數據、人工智能等細分專業都可以選擇。

對于計算機大類專業的同學來說，讀研期間不論選擇偏開發類的方向，還是偏算法類的方向，都需要重視自身編程能力的培養和提升。結合當前的就業情況，即使未來要從事開發類崗位，我也建議要重視算法知識的學習，畢竟現在開發崗和算法崗的邊界正在逐漸模糊。

在具體方向的選擇上，可以重點考慮一下工業大數據方向，相信在工業互聯網的推動下，未來工業大數據領域的創新空間還是非常大的，而且就業崗位也會比較多。

目前很多導師都在跟互聯網大廠開展合作，其中有很多合作都是工業互聯網領域的課題項目，比如我就在近兩年跟國內外的互聯網大廠聯合開了多個工業互聯網領域的課題項目，組里的同學也有機會利用大廠的數據和算力資源。

讀研期間選擇目標學校，一定要考慮到目標學校的學科實力，盡量選擇學科實力比較強的學校，這對于讀研期間的影響是非常直接的。

大數據領域的產業資源和科研資源往往更集中在一線城市，所以也要考慮到學校所在城市的產業布局特點，這對于后續的科研和就業都有一定的影響。

在導師的選擇上，可以更側重橫向課題比較多的導師，尤其可以關注哪些跟互聯網大廠合作比較多的導師，如果能夠加入這些導師的課題組，基本上一只腳已經踏入了大廠的大門。

還有一點要注意，不論是考研、保研還是申研，都要在本科期間積累一定的科研基礎，積極參加科研實踐活動和成果分享活動，這對于復試的影響是比較大的。

我目前聯合一些國內外知名大學的導師和互聯網大廠的企業導師，共同搭建了一個技術論壇，在持續開展一些科研實踐活動和技術交流活動，感興趣的同學可以聯系我申請參與，相信一定會有所收獲。

最后，如果有讀研、科研相關的問題，歡迎與我交流。