德国大数据专业考研科目可能因学校和专业的不同而有所差异，但通常包括以下几个方面：
数学：
通常包括高等数学（微积分、线性代数、概率论与数理统计）、离散数学、统计学等。
计算机科学：
数据结构（如链表、树、图等）、算法（如排序、查找等）、计算机网络、操作系统、数据库系统等。
统计学和机器学习：
概率论与数理统计、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。
大数据技术：
Hadoop、Spark、Hive、Flink等大数据处理框架；数据仓库、数据湖等技术；数据清洗、数据集成、数据质量等概念。
建议在选择学校和准备考研时，详细了解目标学校和专业的具体考试科目和要求，以确保复习和准备的方向与实际情况相符。