数据挖掘专业考研涉及多个学科领域，主要包括以下几个方面：
大数据科学和工程
涉及数据管理、系统开发以及海量数据的挖掘。
几乎所有行业都会涉及到数据的收集、整理以及分析，因此该专业前景广阔。
数学专业
数学是数据分析的基础，能够提高对数据的敏感度和逻辑思维能力。
统计学
统计学知识贯穿数据分析工作的整个环节，系统学习统计学有助于更深刻地理解和分析数据。
计算机相关专业
数据分析需要掌握多种软件工具，编程能力尤为重要，计算机相关专业在编程学习上更具优势。
数据挖掘
数据挖掘是大数据分析的核心，涉及从数据中提取有价值的信息和模式。
包括数据预处理、特征选择、模型构建和结果评估等步骤。
机器学习
机器学习是大数据分析的重要组成部分，通过算法和统计模型使计算机系统能够自动改进性能。
数据库管理
学习数据库管理有助于有效存储和处理大量数据。
数据可视化
数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示，有助于更直观地理解数据。
建议
数学和统计学基础：如果数学和统计学基础较好，可以选择统计学或大数据科学专业。
编程能力：如果计算机编程能力较强，可以选择计算机相关专业或大数据专业。
实践和应用：数据挖掘是一门应用性很强的学科，建议在学习过程中注重实践，通过实际项目来提升自己的技能。
选校和选专业：选择报考的院校时，可以参考各院校的师资力量、科研水平和专业排名。
相关课程和技能
数据结构、 操作系统、 计算机组成原理、 计算机网络等计算机基础课程。
数据挖掘算法：如分类、回归、聚类、关联分析等。
机器学习算法：如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
数据库管理系统：如SQL、NoSQL等。
数据可视化工具：如Tableau、Power BI等。
通过系统的学习和实践，数据挖掘专业的研究生可以在多个领域找到满意的工作，并且具有很好的发展前景。