数据科学考研主要包括以下科目和内容：
1. 统计学基础：涵盖概率论、数理统计等基础理论，为数据分析和建模打下基础。
2. 数据分析方法：涉及回归分析、时间序列分析、因子分析等数据分析技术。
3. 机器学习：研究算法如线性回归、决策树、支持向量机等，以及它们在实际应用中的实现。
4. 数据库技术：学习关系型数据库、NoSQL数据库以及数据仓库技术。
5. 数据挖掘：探索数据挖掘的基本原理，如聚类、分类、关联规则挖掘等。
6. 大数据技术：包括Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及数据流处理技术。
7. 数据可视化：研究如何通过图表、图形等形式直观展示数据，便于理解和分析。
8. Python编程：作为数据科学的主要编程语言，掌握数据分析库如Pandas、NumPy、Matplotlib等。
通过系统学习以上内容，考研生将具备数据科学领域的专业知识和技能，为未来在数据科学领域的发展奠定坚实基础。
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