数据科学考研主要涵盖以下几大板块：
1. 数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，是数据科学的核心基础。
2. 计算机基础：涉及数据结构、算法、操作系统、计算机网络等，为理解数据处理和系统构建提供支撑。
3. 编程语言：通常要求掌握Python、Java等至少一种编程语言，用于数据分析、模型构建等。
4. 统计学：包括描述性统计、推断性统计、多元统计分析等，是数据分析和建模的重要工具。
5. 机器学习：包括监督学习、非监督学习、强化学习等，是数据科学的核心内容。
6. 数据库与数据挖掘：学习数据库原理、SQL语言，以及数据挖掘的基本方法。
7. 数据分析与可视化：掌握数据分析的基本技能，以及使用Tableau、PowerBI等工具进行数据可视化。
8. 专业知识：根据不同院校和专业，可能还会涉及一些特定领域的知识，如自然语言处理、图像处理等。
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