作為一名教育工作者，我來說說我的看法。

首先，大數據專業本身就是一個典型的交叉學科，涉及到數學、統計學、計算機、經濟學、金融學、社會學等一眾學科，所以大數據專業本科生在考研時也有更多的選擇，可以結合自己的興趣愛好和發展規劃來選擇目標專業和主攻方向。不同專業的考研難度是不同的，總體來說難度都不算低。

從當前的人才需求趨勢來看，大數據專業本科生在考研時，除了可以考慮大數據專業之外，還可以重點考慮一下計算機專業，一方面計算機專業高端人才的需求量比較大，另一方面計算機專業也一直是培養大數據方向研究生的主要專業之一，能夠保障學生的學習和科研體驗。

從大的創新趨勢來看，大數據與傳統行業領域相結合的創新點會越來越多，這一點在工業互聯網時代會有越來越明顯的體現，而由于計算機專業與工業互聯網的技術體系有非常緊密的聯系，所以在計算機專業主攻大數據方向也會有較多的科研資源支撐，包括豐富的課題方向等。

大數據方向的創新需要較多的資源支撐，涉及到數據中心、行業場景和課題資源等，所以在目標學校的選擇上盡量選擇學科實力比較強的高校，同時還需要重點考慮一下所在地區，這兩個因素對于讀研和就業都有比較直接的影響。

在就業方面，近些年來很多大數據方向的同學除了會主攻算法崗位之外，還會重點關注一下開發崗，畢竟相對于算法崗來說，開發崗不僅崗位數量比較多，崗位附加值也比較高，很多同學都會做兩手準備。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！