数据科学与大数据专业的研究生入学考试科目因院校而异，但通常涵盖数学基础、数据结构与算法、数据库原理、机器学习以及深度学习等核心学科。这些课程不仅要求学生具备坚实的理论知识，还要能够将理论应用于实践。

不同院校的具体要求可能会有所差异，但多数院校重视学生的数学基础，要求学生能够理解和应用高等数学、线性代数、概率论等知识。同时，还需要掌握数据结构与算法的相关内容，这对于解决复杂问题至关重要。数据库原理也是必不可少的一部分，了解如何高效管理和查询数据对于大数据处理尤为重要。

机器学习和深度学习是当前数据科学领域的重要方向，学生需要掌握这些技术的基本原理和应用方法。通过学习这些课程，学生能够理解如何利用机器学习算法进行数据分析，并在实际项目中应用这些技术。

除了上述专业课程外，学生还应该具备一定的科研能力和实践经验。这可以通过参与科研项目、实习或者完成相关课程作业来提升。此外，计算机技能和英语能力也是研究生学习中不可或缺的部分。掌握计算机编程语言和相关工具，以及具备良好的英语阅读和写作能力，将有助于学生在学习和工作中取得更好的成绩。

研究生阶段的学习具有高度自主性，因此学生需要具备良好的自我管理能力和自我学习能力。建议提前规划考试时间，并根据自身情况制定合理的复习计划。这样能够确保学生在考试前充分准备，顺利通过考试，开启研究生阶段的学习之旅。