大数据专业硕士与学术硕士在培养目标、课程设置、实践能力、就业方向等方面存在一些差异。以下是对两者的对比分析：
1. 培养目标：
学术硕士主要是为了培养具有扎实的理论基础和专业知识，能够在科研、教育等领域从事教学和研究工作的高级专门人才。而大数据专业硕士则更注重培养学生的实践能力和创新能力，以适应大数据时代的需求。
2. 课程设置：
学术硕士的课程设置通常包括基础理论课、专业课和实验实践课等，旨在培养学生的理论知识和专业技能。而大数据专业硕士的课程设置则更加侧重于大数据技术、数据分析、数据挖掘等方面的知识，以及相关的实践操作和案例分析。
3. 实践能力：
学术硕士的实践能力相对较弱，因为其课程设置主要围绕理论研究和学科知识展开。而大数据专业硕士则更加注重实践能力的培养，通过实验室实践、实习实训、项目合作等方式，使学生能够将所学知识应用于实际问题解决中。
4. 就业方向：
学术硕士的就业方向相对固定，主要集中在高校、科研机构、政府部门等。而大数据专业硕士的就业方向更为广泛，涵盖了金融、电信、医疗、电商、互联网等多个领域，特别是在大数据分析和处理方面具有较强的竞争力。
5. 学术研究：
学术硕士在学术研究方面具有更高的要求，需要具备较强的独立思考和研究能力。而大数据专业硕士在学术研究方面则需要具备一定的实践经验，能够将理论知识与实际问题相结合，进行创新性的研究。
6. 跨学科能力：
学术硕士的跨学科能力相对较弱，因为其课程设置主要围绕单一学科展开。而大数据专业硕士则具有较强的跨学科能力，可以与其他领域的知识相结合，进行综合性的研究和应用。
总之，大数据专业硕士与学术硕士在培养目标、课程设置、实践能力、就业方向等方面存在一些差异。大数据专业硕士更注重实践能力和创新能力的培养，适应大数据时代的需求；而学术硕士则更注重理论知识和专业知识的培养，适合从事科研和教学工作。在选择专业硕士还是学术硕士时，需要根据自身的兴趣和职业规划来决定。
