数据挖掘考研通常涉及以下科目：
公共课科目
思想政治理论
英语
数学基础
高等数学
线性代数
概率论与数理统计
计算机科学基础
数据结构与算法
操作系统原理
计算机组成原理
计算机网络
数据库原理
数据库的基本原理
常见数据库管理系统的使用方法
数据挖掘与机器学习
数据挖掘的基本理论和方法
机器学习算法和模型
大数据技术 （如果适用）：Hadoop、Spark等分布式计算框架
数据可视化
（如果适用）：
学习如何将数据以直观的方式呈现
其他可能科目
大数据概论
大数据存储与管理
人工智能基础
Python程序设计
统计学习
神经网络与深度学习方法
多媒体信息处理
数据可视化技术
智能计算技术
分布式与并行计算
云计算与数据安全
算法设计与分析
高级语言程序设计
优化理论与方法
具体的考试科目和分值可能因学校和专业方向的不同而有所差异，建议参考当年目标院校公布的招生专业目录获取最准确的信息