公共课+专业课

大数据技术专升本考试科目设置因院校和省份有所差异，但整体框架可归纳为以下几类：

一、公共课部分

1. 英语

   考查词汇、语法、阅读理解、翻译及写作能力，注重应用性和理解能力。

2. 数学（高等数学/大学数学）

   包含微积分、线性代数、概率统计等内容，是大数据专业逻辑思维和数学基础的核心要求。

二、专业课部分

根据报考专业不同，专业课内容有所侧重，主要包含以下领域：

1. 数据结构与算法

   掌握常见数据结构（如链表、树、图）及排序、搜索算法，理解其内部原理和适用场景。

2. 数据库原理

   学习关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）的基本原理、SQL语言及数据安全管理。

3. 大数据技术基础

   涵盖Hadoop、Spark等框架的原理、架构及应用，了解分布式计算和存储技术。

4. 数据分析与处理

   掌握数据可视化工具（如Tableau）、数据挖掘方法及统计分析技能。

5. 数据库与信息管理

   包括数据库设计、事务管理及数据安全法规（如数据保护法）。

三、其他可能涉及的内容

• 操作系统与计算机网络 ：基础计算机知识及网络协议。

• 会计学基础 （部分院校）：会计原理、财务报表分析等。

• 管理学 （部分专业）：基础管理理论、组织行为学等。

四、备考建议

1. 以目标院校的考试大纲为备考依据，重点掌握数据结构、数据库原理、高等数学等核心科目。

2. 多做历年真题，熟悉题型和考试节奏，尤其是算法题和综合应用题。

3. 参考权威教材（如《数据结构》《数据库系统原理》）及在线课程，提升专业能力。

建议考生及时关注本省教育考试院发布的最新考纲，部分省份可能将“大学英语”替换为“大学计算机”等科目。