数据科学考研主要考察以下几方面的内容：统计学基础、数据分析方法、机器学习、数据挖掘、数据库系统、数据可视化、编程能力以及数学和计算机科学的基础知识。考生需要熟练掌握这些领域的基本理论、算法和实践技能。具体而言，考试内容可能包括：
1. 统计学基础：概率论、数理统计、多元统计分析等。
2. 数据分析方法：描述性统计、推断性统计、回归分析、时间序列分析等。
3. 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习等算法及其应用。
4. 数据挖掘：聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
5. 数据库系统：关系数据库理论、SQL语言、数据库设计等。
6. 数据可视化：图表制作、交互式数据展示等。
7. 编程能力：熟悉至少一种编程语言，如Python、R、Java等。
8. 数学与计算机科学基础：线性代数、概率论与数理统计、离散数学、算法设计与分析等。
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