大数据考研需要掌握的内容包括统计学、数据结构与算法、计算机科学等。以下是一些推荐的书籍：

统计学 ：

《概率统计讲义》 ，陈家鼎、刘婉如、汪仁官，高等教育出版社。

《概率论与数理统计教程》 ，茆诗松，机械工业出版社。

《数理统计学讲义》 ，陈家鼎，高等教育出版社。

数据结构与算法 ：

《数据结构与算法》 ，张铭、王腾蛟、赵海燕，高等教育出版社。

《算法与数据结构—C语言描述（第3版）》 ，张乃孝、陈光、孙猛，高等教育出版社，2011。

《数据结构与算法——Python语言描述》 ，裘宗燕，机械工业出版社，2016。

计算机科学 ：

《计算机学科专业基础》 （408），包括数据结构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络。

《大数据分析原理与应用》 ，涵盖了大数据的基本概念、技术架构和应用案例。

《数据挖掘：概念与技术》 ，经典教材，讲解数据挖掘的基本概念和技术。

《机器学习》 ，经典教材，详细介绍机器学习的基本概念、算法和应用。

《Python数据分析基础》 ，适合初学者学习Python在数据分析中的应用。

《FineBI用户指南》 ，学习数据可视化和商业智能分析的技能。

其他 ：

《大数据时代》 ，迈尔-舍恩伯格、库克耶，浙江人民出版社。

《爆发：大数据时代预见未来的新思维（经典版）》 ，艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西，北京联合出版有限公司。

《大数据分析实战》 ，卢辉，机械工业出版社。

《Hadoop权威指南（第4版）》 ，适合进阶者学习Hadoop。

《Spark权威指南》 ，适合进阶者学习Spark。

《TensorFlow实战》 ，适合进阶者学习TensorFlow。

这些书籍涵盖了大数据的基础知识、技术架构、编程语言、数据处理、数据挖掘、机器学习等多个方面，适合不同层次的学习者。建议根据具体的学习阶段和需求选择合适的书籍进行学习。