考研大数据准备主要涉及以下几个方面：
数学和统计学基础
数学：高等数学、线性代数、概率论与数理统计。
统计学：描述统计、推断统计、多变量统计分析。
计算机科学核心
数据结构和算法。
编程语言，如Python或Java。
大数据处理框架，如Hadoop、Spark。
专业课内容
根据报考学校和专业不同有所差异，可能包括数据挖掘、机器学习、数据库系统等。
相关书籍
《大数据分析原理与应用》
《数据挖掘：概念与技术》
《机器学习》
《数据科学实战》
《统计学习方法》
《Hadoop权威指南》
《Python编程：从入门到实践》等
职业规划
了解大数据行业发展趋势和需求。
确定职业方向，如数据管理、数据分析等。
考研数据
招生人数：了解近三年的趋势。
报考人数：了解竞争程度。
录取人数：分析实际录取与招生计划的差异。
推免人数：了解推免政策对报考的影响。
复试分数线：评估自我水平。
准备这些内容将有助于你更好地规划考研之路，并提高你的竞争力。