统考科目
大数据科学与应用专业的统考科目因考试类型（硕士统考、博士申请考核等）和院校要求不同而有所差异，但主要分为以下几类：
一、公共基础科目
1. 数学（150分）
考试内容：
高等数学（微积分、线性代数）
概率论与数理统计
离散数学
题型：选择题、填空题、解答题。
2. 英语（100分）
考试内容：阅读理解、翻译、写作。
专业相关题源：可能涉及科技、数据科学相关的外刊文章。
二、专业核心科目
1. 数据结构与算法（100分）
考试内容：
数据结构（数组、链表、树、图等）
算法设计与分析（排序、搜索、动态规划等）
题型：编程题、简答题、算法设计题。
2. 数据库系统（100分）
考试内容：
数据库原理（关系模型、SQL语言）
数据库设计与优化
NoSQL数据库
题型：设计题、查询优化题、简答题。
3. 大数据技术与应用（100分）
考试内容：
大数据处理框架（Hadoop、Spark等）
数据挖掘与机器学习基础
大数据应用案例分析
题型：案例分析题、简答题、设计题。
三、院校特色科目示例
| 院校 | 专业课代码 | 考试内容 | 特殊要求 |
|---|---|---|---|
| 清华大学 | 912 | 计算机专业基础综合（含数据结构、操作系统） | 编程能力要求高 |
| 北京大学 | 801 | 计算机学科专业基础（含数据结构、算法） | 理论推导与算法设计并重 |
| 浙江大学 | 878 | 计算机学科专业基础（含数据结构、数据库） | 侧重数据库系统 |
四、备考建议
数学基础：重点复习高等数学和概率统计，尤其是与数据分析相关的部分。
编程能力：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Java），并加强算法训练。
专业知识：深入理解大数据处理框架和数据挖掘技术，关注最新的技术动态。