大数据专业考研科目通常包括以下几门：

公共课 ：

思想政治理论 ：考察考生的政治理论素养和思想道德水平。

英语 ：一般要求考生具备良好的英语阅读、翻译和写作能力，通常分为英语一和英语二两种。

数学 ：通常包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，是大数据分析的基础。

专业课 ：

数据科学与大数据技术 ：

数据库管理系统 ：涉及数据库的设计、实现和管理。

数据挖掘 ：掌握数据挖掘技术和算法，从大量数据中提取有用信息。

机器学习 ：学习如何通过算法让计算机系统从数据中学习并做出预测或决策。

统计分析及大数据处理框架 ：包括概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析等。

计算机科学与技术 ：

算法设计 ：涉及算法的设计与分析。

系统架构 ：学习计算机系统的设计与架构。

数据挖掘与分析 ：

统计学 ：提供从数据中提取信息和洞察的方法。

数据预处理与特征工程 ：涉及数据的清洗、转换和特征提取。

软件工程 ：注重软件开发和管理的理论与实践，包括软件开发方法、软件项目管理、数据库设计等。

人工智能 ：

深度学习 ：研究神经网络和深度学习算法。

自然语言处理 ：涉及文本分析和语言模型。

计算机视觉 ：研究图像和视频分析技术。

此外，有些学校或专业可能会要求考生具备 数据结构与算法 、 数据库原理 、 操作系统原理 、 计算机网络 等计算机科学基础课程的知识。

建议考生根据报考学校和专业的具体要求，认真准备相应的科目，尤其是专业课部分，以展现自己在大数据领域的专业素养和综合能力。