​​数据科学与大数据技术考研主要考察数学、计算机基础、专业课（如数据结构与算法、机器学习等）及公共课（政治、英语）。​​ 其中，数学是核心基础，专业课侧重实际应用能力，公共课则体现综合素养。考生需根据目标院校具体要求针对性备考，尤其注重数学建模和编程能力的提升。

数学科目通常包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计，部分院校可能要求数学一或数学二。计算机基础涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等，而专业课则因研究方向不同有所差异，例如大数据工程方向可能侧重分布式计算框架（如Hadoop/Spark），人工智能方向则强化机器学习算法。政治和英语为全国统考科目，需系统掌握基础理论及语言技能。

备考时需注意三点：一是​​精准定位院校考纲​​，避免复习偏差；二是​​强化实践能力​​，通过项目或竞赛积累数据分析经验；三是​​平衡公共课与专业课​​，避免偏科。例如，跨考生可提前学习Python或R语言，弥补编程短板。

数据科学与大数据技术是交叉学科，考研内容既重理论又重实践。建议考生结合自身研究方向制定长期学习计划，同时关注行业动态（如AI伦理、隐私计算等新兴领域），以应对快速发展的技术需求。