大数据技术与工程考什么
发布时间：2025-06-09 02:00:00
大数据技术与工程考试内容详解
大数据技术与工程考研主要考察公共课+专业课，不同院校考试科目差异较大，以下是系统整理：
一、公共课（全国统考）
| 科目 | 分值 | 考试重点 |
|---|---|---|
| 政治（101） | 100 | 马克思主义基本原理、中国特色社会主义理论体系 |
| 英语一（201） | 100 | 科技类文章常见，需掌握专业词汇（如Big Data、Hadoop） |
| 数学一（301） | 150 | 重点：高等数学、线性代数、概率论与数理统计 |
二、专业课（院校自主命题）
核心科目组合（各校代码不同，如408/854/801等）：
1. 数据结构与算法（50-60分）
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 数据结构基础 | 数组、链表、栈、队列、哈希表、堆、二叉树、图 |
| 算法设计与分析 | 排序算法、查找算法、动态规划、贪心算法、回溯算法 |
2. 数据库系统（30-40分）
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 数据库基础 | 关系模型、SQL语言、事务管理、并发控制 |
| 数据库设计 | ER模型、范式理论、索引技术 |
3. 大数据技术（50-60分）
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 大数据基础 | Hadoop生态系统、MapReduce、HDFS、HBase |
| 大数据处理 | Spark、Flink、Storm、Kafka |
| 大数据分析 | 机器学习算法、数据挖掘、数据可视化 |
三、院校特色内容对比
| 院校 | 额外考察内容 | 命题特点 |
|---|---|---|
| 清华大学 | 计算机系统结构、分布式系统 | 理论深度强，常考系统设计题 |
| 北京大学 | 人工智能、自然语言处理 | 重视算法与机器学习 |
| 浙江大学 | 云计算、边缘计算 | 侧重新技术与应用 |
四、备考策略建议
基础阶段（3-6月）
数据结构：掌握《数据结构与算法分析》核心内容
数据库：吃透《数据库系统概念》
大数据：学习《Hadoop权威指南》
强化阶段（7-9月）
刷题：LeetCode、牛客网大数据相关题目
专题突破：整理高频考点（如MapReduce原理、Spark优化）
冲刺阶段（10-12月）
真题模拟：至少完成目标院校近5年真题
热点补充：关注大数据领域最新技术（如AI与大数据的结合）