数据挖掘考研的科目和要求可能因学校和具体专业而异，但通常包括以下几个方面：
数学
高等数学（微积分、线性代数、概率论与数理统计等）。
离散数学。
线性代数。
概率论与数理统计。
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。
编程语言（如Python、R、Java、Scala等）。
统计学
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。
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。
专业课程
数据挖掘。
数据可视化。
自然语言处理。
图像识别。
推荐系统。
分布式计算。
思想政治理论 和 英语
思想政治理论。
英语一。
建议
数学和 英语是所有专业考研的必考科目，务必重视。
计算机科学和 统计学是数据挖掘的核心科目，需要重点复习。
大数据技术和 编程语言也是重要的研究方向，可以根据个人兴趣和职业规划选择相应的课程进行深入学习。
了解目标学校和专业的具体考试科目和要求，以便更有针对性地准备。
希望这些信息对你有所帮助，祝你考研顺利!