数据专业考研的科目通常包括以下几个方面：
思想政治理论：
这是所有考研学生必考的科目，主要考察考生的政治理论素养和思想道德水平。
英语：
英语作为国际通用语言，在大数据领域的学习与研究中占据重要地位。大数据考研的英语科目通常要求考生具备较好的英语阅读、翻译和写作能力。
数学：
数学是大数据专业考研的重点科目，主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等内容。这些数学知识是大数据处理与分析的基础。
计算机学科专业基础或统计学：
有些学校可能会要求考计算机学科专业基础或统计学，这些科目涵盖了大数据处理的各个方面，包括数据存储、数据处理、数据传输等。
数据结构与算法：
这是大数据专业考研的核心科目之一，涉及数据的组织、存储和操作方法。
数据库原理：
数据库是存储和管理数据的关键技术，考研中通常会考察数据库的基本原理和应用。
操作系统原理：
操作系统是计算机系统的核心，了解操作系统原理有助于理解大数据处理中的资源管理和调度。
计算机网络：
计算机网络是数据传输和通信的基础，对于大数据处理中的数据传输和分布式计算至关重要。
机器学习：
机器学习是大数据处理的核心技术之一，通过算法和模型来发现数据中的规律和模式。
数据挖掘：
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，考研中通常会考察数据挖掘的基本技术和应用。
大数据技术：
如Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及数据仓库、数据湖等技术也是考研的重要考察内容。
编程语言：
如Python、R、Java、Scala等编程语言，具体取决于所选研究方向和技术栈。
专业课程：
如数据可视化、自然语言处理、图像识别、推荐系统、分布式计算等。
建议考生在备考过程中，系统掌握这些科目的知识，注重理论与实践的结合，提高分析问题和解决问题的能力。同时，关注与大数据相关的英文专业术语和表达，以及大数据处理框架和技术的发展趋势。
