大数据技术与工程考研科目
    一、数据结构与算法
    1. 基本数据结构：线性表（顺序表、链表、栈、队列）、树（二叉树、二叉查树、平衡二叉树、堆、哈夫曼树）、图（邻接矩阵、邻接表）
    2. 常用算法：排序算法（冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序）、查算法（线性查、二分查、哈希查）、图算法（深度优先搜索、广度优先搜索）
    二、数据库系统
    1. 数据模型与关系代数：关系模型、实体-关系模型、关系代数、关系演算
    2. 关系数据库：关系数据模型、关系操作（选择、投影、连接、除法等）、完整性约束、事务管理
    3. 数据库设计：实体关系图、范式理论、函数依赖与规范化理论
    4. SQL语言：表的创建与修改、查询语句、数据更新语句、嵌套查询、连接查询、聚合函数等
    三、计算机网络
    1. 物理层与数据链路层：数字信号传输、多路复用、介质访问控制、错误检测与纠正、局域网
    2. 网络层与传输层：IP协议、路由算法、网络地址转换、传输控制协议（TCP）、用户数据报协议（UDP）
    3. 应用层：域名系统（DNS）、网页传输协议（HTTP）、传输协议（SMTP）、网络安全与加密
    四、操作系统
    1. 进程管理：进程与线程、进程调度算法、同步与互斥、死锁、内存管理
    2. 文件系统：文件组织与管理、磁盘调度算法、文件访问控制、备份与恢复
    3. 设备管理：设备驱动程序、设备分配与使用、磁盘存储与IO性能优化
    4. 虚拟化与云计算：虚拟化技术、容器化技术、分布式文件系统、云计算基础
    五、机器学习与数据挖掘
    1. 监督学习与无监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类、聚类、关联规则挖掘
    2. 特征选择与降维：主成分分析、特征选择算法、正则化方法
    3. 模型评估与选择：交叉验证、ROC曲线、数据集划分、模型比较
    4. 深度学习与神经网络：感知器、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络
    六、分布式系统与大数据技术
    1. 分布式文件系统：Hadoop分布式文件系统、Google文件系统
    2. 分布式计算框架：Hadoop MapReduce、Spark、Flink
    3. 数据存储与处理：NoSQL数据库、HBase、Cassandra
    4. 数据流处理与实时分析：Storm、Kafka、Flume
数据结构与算法考研真题
    以上为大数据技术与工程考研科目的一个简要概述，希望对你有所帮助。

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