关于大数据考研的科目设置，综合权威信息整理如下：

一、公共课

思想政治理论

考察政治理论素养和思想道德水平，为所有考生必考科目。

英语（一/二）

英语一：

侧重阅读、写作和翻译能力，需掌握大数据相关英文术语。

英语二：难度略低于英语一，但同样要求较强的英语应用能力。

数学（一/二）

数学一：

包含高等数学、线性代数、概率论与数理统计，是大数据专业的基础。

数学二：侧重高等数学、线性代数，难度低于数学一。

二、专业课

根据不同院校和专业方向，专业课可能包含以下内容：

计算机基础综合（408）

数据结构与算法（45分）：涵盖链表、树、图等数据结构及排序、查找算法。

操作系统（35分）：介绍操作系统原理与功能。

计算机网络（25分）：研究网络通信原理。

数据库原理（25分）：涉及数据库设计、管理及应用。

统计学或数据科学与大数据技术专业课

统计学：

概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析等。

数据科学与大数据技术：数据挖掘、数据可视化、Hadoop、Spark等框架及大数据平台搭建。

三、其他注意事项

自主命题科目：部分院校（如清华、科大）可能要求考生参加院校自主命题的专业课，内容可能侧重于算法实现或工程实践。

学科方向差异：例如数据科学方向可能强化机器学习、深度学习内容，而大数据工程方向可能更注重数据处理框架与系统设计。

建议考生结合目标院校的招生简章和历年真题，制定针对性的复习计划。