考研数据科学题目通常涵盖以下几类：
1. 数据预处理与探索：包括数据清洗、数据转换、数据可视化等。
2. 机器学习：涉及监督学习、无监督学习、强化学习等，如决策树、支持向量机、神经网络等算法。
3. 模型评估与优化：包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等指标，以及交叉验证、网格搜索等方法。
4. 数据挖掘：如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
5. 优化算法：包括线性规划、动态规划、遗传算法等。
6. 大数据技术：如Hadoop、Spark、MapReduce等。
7. 数据库与数据仓库：涉及关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库设计等。
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