数据科学跨专业考研是一个值得考虑的选择，尤其是对于那些希望进入数据科学领域或相关领域的人来说。以下是一些关于跨专业考研的建议和注意事项：
选择合适的专业
数据科学与大数据技术：这是一个面向大数据时代人才需求的新专业，涵盖了计算机视觉、机器学习、自然语言处理等多个方向。如果本科有数据科学基础，比如熟悉一些基本算法（如神经网络、支持向量机等），再加上编程技能，跨考这个专业会比较有优势。
智能科学与技术：这个专业覆盖面广，涉及机器人技术、新一代网络计算、微机电系统（MEMS）等，与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统。如果对这方面感兴趣，跨考这个专业也是一个不错的选择。
其他专业：还可以考虑跨考国际经济与贸易专业等，这些专业与数据科学也有一定的关联，可以拓宽就业领域。
考虑自身条件和兴趣
兴趣原则：选择自己热爱的专业，这样才能坚持到底。兴趣是最好的老师，选择感兴趣的专业有助于提高学习效率和考研成功率。
难易程度：跨专业考研的难度较大，需要充分了解目标学校和专业的信息，制定针对性的复习计划。特别是跨学校和跨专业，需要更加谨慎地准备。
准备和策略
就近原则：选择与本科专业相近的专业，这样可以利用本科阶段积累的知识，为考研打下基础。
信息搜集：在备考初期，要搜集目标学校和专业的试题，进行针对性的复习。了解目标院校的考试要求和出题风格，有助于提高复习效率。
技能提升：编程技能是数据科学跨专业考研的重要技能之一。建议从C语言开始学习，逐步掌握Java、Python等编程语言，并重视实验和编程实践。
其他注意事项
复试准备：对于跨考生来说，复试时可能会遇到一些挑战。建议提前了解目标院校的复试形式和内容，做好充分的准备。
心理调适：跨专业考研可能会面临更多的压力和挑战，需要保持积极的心态，坚持不懈地复习和准备。
综上所述，数据科学跨专业考研是一个可行的选择，但需要充分了解目标专业的情况，制定合理的复习计划，并做好准备和策略。选择与自己兴趣和职业规划相符的专业，将有助于提高考研的成功率和未来的职业发展。