大数据考研通常涉及以下主要科目：
数学与统计学
高等数学（微积分、线性代数、概率论与数理统计）
离散数学
统计学
计算机科学基础
数据结构（链表、树、图等）
算法（排序、查找等）
计算机网络
操作系统
数据库系统原理
编程语言
Python
Java
C++
R
Scala
大数据技术
Hadoop
Spark
Hive
Flink
数据仓库
数据湖
数据清洗
数据集成
数据质量
数据分析与挖掘
机器学习算法（线性回归、分类与回归、聚类分析、时间序列分析、贝叶斯理论、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、决策树等）
数据挖掘
深度学习
数据可视化
学习如何将复杂数据以图表、图形等形式直观展示
项目管理与实践
了解如何在实际工作中管理和实施大数据项目
专业英语
阅读和写作能力，以应对国际标准和技术文档
大数据考研科目设置旨在培养学生具备扎实的理论基础和专业知识，能够独立分析和解决问题。不同学校和专业可能会有所差异，但通常会涵盖上述领域