大数据考研通常涉及以下主要科目：
数学与统计学
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
算法分析
操作系统
数据库系统原理
编程语言
Python
Java
C++
大数据技术
Hadoop
Spark
数据分析与挖掘
机器学习
数据挖掘
预测建模
数据可视化
学习如何将数据以直观的方式呈现
项目管理与实践
了解如何在实际工作中管理和实施大数据项目
专业英语
需要一定的专业英语阅读和写作能力
备考策略建议：
制定详细的学习计划，并严格按照计划执行。
定期复习数学和计算机科学的基础知识。
学习和实践大数据相关的技术和工具。
参与实际的大数据项目。
关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。
考虑选择数学一进行备考，因为它涵盖的内容更广，难度相对较大。
注重理论与实践相结合，通过实际操作加深理解。
多做真题与模拟题，检验学习成果并调整复习策略。
利用学习工具如题库、资料、经验分享等提升学习效率。