数据分析专业课考研涉及的专业和考试科目如下：
应用统计
主要课程包括一般统计和经济统计，培养学生具备良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能够熟练运用计算机进行数据分析。
统计学
统计学是通过数学模型和理论来分析和解释数据的科学。在大数据时代，统计学的应用越来越广泛，涉及数据挖掘、机器学习、数据库系统、分布式计算等核心领域。
工商管理
需要考生懂业务、管理、分析、工具和设计等，适合对商业数据分析感兴趣的学生。
计算数学
包括数学基础、编程语言、数据结构与算法、数据库管理系统、机器学习、数据挖掘、数据可视化等方面的内容。
数据科学与大数据技术
该专业直接与大数据分析相关，主要学习如何收集、存储、处理和分析大规模数据。课程设置涵盖数据挖掘、机器学习、数据库系统、分布式计算等核心领域。
计算机科学与技术
该专业培养学生掌握计算机科学的基础理论和应用技能，适合对计算机技术和数据分析感兴趣的学生。
信息管理与信息系统
该专业涉及信息的收集、存储、管理、分析和利用，适合对信息管理感兴趣的学生。
软件工程
该专业培养学生掌握软件开发和维护的技能，适合对软件开发感兴趣的学生。
经济学
该专业涉及经济现象的分析和预测，适合对经济数据分析感兴趣的学生。
数学基础
包括高等数学、线性代数和概率统计等内容，是大数据分析的基础。
编程能力
掌握至少一门编程语言，如Python、R等，进行数据处理和分析。
数据结构与算法
学习数据的组织、存储和检索方法，以及算法设计和分析。
数据库管理系统
学习数据库的设计、查询和管理，适合对数据存储和处理感兴趣的学生。
机器学习
通过算法和统计模型使计算机系统能够自动改进性能，涉及监督学习和非监督学习等方法。
数据可视化
学习如何将数据以图形或图表的形式展示，帮助理解和分析数据。
建议
选择专业：根据个人兴趣和职业规划选择合适的专业，如对数据分析有浓厚兴趣且希望从事相关工作的学生，可以选择应用统计、统计学或数据科学与大数据技术专业。
强化技能：在考研准备过程中，重点强化编程能力、数据处理和分析技能，以及机器学习算法的理解和应用。
参考书目：选择相关的教材和参考书，如《数学分析》、《统计学原理》等，进行系统学习。
实践经验：通过参与实际项目或数据分析竞赛，积累实践经验，提高解决实际问题的能力。