数据科学考研主要考查以下内容：
1. 数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，这些是理解数据科学理论和应用的基础。
2. 编程能力：通常要求掌握至少一门编程语言，如Python、Java或C++，用于实现算法和数据结构。
3. 统计与机器学习：涉及统计学的基本理论、方法及其在数据科学中的应用，包括监督学习、无监督学习、模型评估等。
4. 数据库知识：理解数据库的基本概念、设计和查询语言，如SQL。
5. 数据可视化：掌握如何将数据转换为图表，以便于分析和理解。
6. 数据挖掘与处理：包括数据清洗、数据整合、数据仓库等。
7. 专业课程：根据不同学校和专业，可能还会有特定领域的课程，如自然语言处理、计算机视觉等。
8. 综合应用能力：考察考生将理论知识应用于解决实际问题的能力。
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