选择大数据专业考研的学校时，可以从以下几个方面进行综合考虑：
专业实力
师资力量：了解目标学校大数据或相关专业的教师背景、科研项目和实验设施。
课程设置：查看课程内容是否前沿、实用，是否涵盖大数据领域的核心知识。
研究实力：选择在大数据领域有较强研究实力的学校，有助于未来在学术和职业发展上取得更好的成绩。
学校排名
综合排名：参考各类高校排名，尤其是在信息技术或工程领域的排名，选择排名较高的学校有助于提高未来的就业竞争力。
专业排名：查看大数据专业或相关领域的排名，选择在该领域排名靠前的学校。
地理位置
产业发展：考虑学校所在地的产业发展情况和就业机会，选择经济发展水平较高、大数据企业聚集的地区。
地域优势：某些城市在大数据领域具有明显优势，如北京、上海、深圳等，这些城市的就业环境和资源更为丰富。
招生名额
招生名额：查看历年的招生简章，了解目标学校大数据专业的招生名额和报考人数，评估竞争难度。
报录比：了解该专业的报录比，判断上岸的难易程度。
考试科目
考试科目：不同学校对考研科目的要求可能有所不同，需要根据自己的备考情况选择考试科目较为匹配的学校。
考试难度：了解各学校的考试科目难度，选择适合自己的学校。
学费与奖学金
学费标准：考虑学校的学费标准及提供的奖学金政策，选择经济条件允许且能够获得经济支持的学校。
奖学金：了解学校提供的奖学金种类和申请条件，选择有奖学金支持的学校可以提高读研的经济保障。
校园环境
校园环境：实地考察学校的校园环境和学习氛围，选择自己喜欢且适应的环境。
学习氛围：了解学校的学术氛围和学生的学习态度，选择学习氛围浓厚的学校有助于提高学习效果。
未来发展
校友资源：了解学校的校友资源和职业发展支持，选择能够为自己未来发展提供帮助的学校。
实习与就业：了解学校提供的实习和就业机会，选择有良好就业前景的学校。
其他因素
咨询在读研究生：与在读研究生交流，了解他们的实际体验和建议。
参加教育展：参加教育展，与多所学校面对面交流，获取第一手信息。
查阅学校官网和论坛：通过学校官网和论坛了解学校的详细情况，包括师资力量、课程设置、就业情况等。
建议：
多渠道收集信息：通过不同渠道全面了解各学校的情况，包括教育展、学校官网、论坛、在读研究生等。
明确个人目标：根据自己的兴趣、职业规划及院校专业的综合实力，选择合适的报考专业和院校。
关注录取数据：查看历年的招生数据和录取分数线，了解专业的竞争状况，制定合理的备考计划。
通过以上几个方面的综合考虑，可以选择到最适合自己的大数据专业考研学校。