大数据专业考研复试内容通常包括以下几个方面：
专业课面试
题目类型：通常包括两道可以在Python和统计学书籍上找到的题目，以及一道综合类题目，可能涉及数据挖掘和机器学习等内容。
编程能力：需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R、Java等，并能够现场编写代码解决具体的数据处理或分析问题。
数据处理与清洗：包括数据清洗和预处理，如处理缺失值、异常值、重复数据等，使用Pandas、NumPy等库进行数据导入、清洗、处理和导出。
数据分析与可视化：使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化，生成图表和报告。
统计学与机器学习：需要掌握统计学的基本概念和方法，以及机器学习的基本算法和应用。
项目经验与案例分析：可能会要求考生介绍自己参与的项目或案例分析，以展示其实际操作能力和解决问题的能力。
英语面试
面试时间：一般为5分钟左右。
面试内容：主要以生活类话题为主，也可能涉及一些专业问题。
政审
内容：通常包括政治审查，主要考察考生的政治立场、思想品德等。
其他
参考书目：例如，842数据科学基础的参考书包括《概率统计讲义》、《数据结构与算法》等。
面试技巧：包括自我介绍、专业问题回答、英文面试问题等。
建议
提前准备：考生需要提前准备好编程工具和环境，熟练掌握Python、R等编程语言，并熟悉常用的数据处理和可视化工具。
系统复习：统计学、数据结构和算法等基础知识需要系统复习，确保能够应对简答题和编程题。
实践项目：如果有相关项目经验，可以在面试中详细介绍，以增加自己的竞争力。
模拟面试：可以参加模拟面试，提前熟悉面试流程和问题类型，提高自己的应变能力。