大数据学考研主要考察考生对数据科学、统计学、计算机科学等相关知识的掌握程度，具体包括以下几个方面：
1. 数学基础：包括线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，是理解大数据算法和模型的基础。
2. 统计学：掌握描述性统计、推断性统计、多元统计分析等，是大数据分析的核心。
3. 计算机科学：熟悉数据结构、算法、操作系统、计算机网络等，是大数据处理和存储的基础。
4. 数据挖掘与机器学习：了解常见的算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，并掌握其原理和应用。
5. 数据库技术：掌握关系型数据库和非关系型数据库的基本原理和操作。
6. 大数据技术：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解大数据存储、处理和分析的方法。
7. 业务知识：根据具体研究方向，可能还需要掌握一定的业务知识。
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