大数据学考研主要考察以下内容：
1. 数据结构与算法：这是大数据学的基础，包括线性表、树、图、排序与查找等。
2. 数据库系统：涉及数据库的基本概念、关系型数据库、SQL语言、数据库设计等。
3. 大数据技术：包括Hadoop、Spark等大数据平台，以及数据挖掘、数据仓库等相关技术。
4. 编程语言：通常要求掌握Java、Python等编程语言，用于实现数据处理和分析。
5. 统计学与概率论：这是数据分析的基础，涉及描述性统计、推断性统计、假设检验等。
6. 机器学习：包括监督学习、无监督学习、强化学习等，以及常用的机器学习算法。
7. 优化方法：涉及线性规划、非线性规划、整数规划等。
8. 应用案例：考察考生对大数据技术在各领域的应用能力。
9. 研究方法：包括文献综述、实验设计、数据分析与结果解释等。
10. 学术道德与论文写作：培养考生的学术素养和论文写作能力。
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