大数据专业留学主要考验以下几个方面：
数理背景
大数据专业通常要求学生具备一定的数理背景，包括数学、统计学等相关科目。有些学校对背景要求较为宽松，例如谢菲尔德大学表示任何背景的学生都可以申请，而利兹大学则要求课程中有一定的数学相关科目。
编程和数据处理能力
学生需要掌握至少一门或多门编程语言，如Python、R等，用于数据处理和分析。还需要掌握数据采集、抽取、清洗、转换与加载等数据预处理技能。
数据分析和数据挖掘能力
学生需要学习数据分析的基本概念和方法，包括数据清洗、数据预处理、数据可视化等技术。同时，还需要掌握数据挖掘的方法和技术，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
机器学习和人工智能知识
学生需要了解机器学习的基础知识，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等方法，并了解人工智能在大数据领域的应用。
英语能力
大数据专业涉及到大量的英文文献阅读和技术文档理解，因此对英语能力有一定要求。学生需要能够阅读英文文献、理解英文技术文档，并能与国际同行进行交流。
工程实践能力和综合素质
学生需要具备进行大数据平台的搭建、部署与运维的能力，以及大数据技术服务和产品运营能力。还需要具备良好的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。
问题解决和创新能力
学生需要能够分析用户业务需求，制定大数据项目解决方案，并具备探究学习、终身学习的能力，以及技术创新和产品创新的初步能力。
大数据专业留学主要考验学生在数理基础、编程和数据处理、数据分析、机器学习和人工智能、英语能力、工程实践能力、综合素质以及问题解决和创新能力等方面的综合能力。建议申请者在申请前仔细了解目标学校和专业的具体要求，并针对性地准备相应的材料和技能。
