广州商学院2025年普通高等学校专升本考试 《数据科学导论》考试大纲

　　广州商学院2025年普通高等学校专升本考试 《数据科学导论》考试大纲

　　Ⅰ.考试性质

　　普通高等学校专升本考试是由专业毕业生参加的选拔性考试。高等学校根据考试的成绩，按 已确定的招生计划，德智体全面衡量，择优录取。 因此，普通专升本考试应有较高的信度、 较高的效度、必要的区分度和适当的难度。

　　Ⅱ. 考试形式及试卷结构

　　考试形式：闭卷，笔试。考试时间 150 分钟，满分 200 分。

　　二、考试内容比例

　　试题对不同能力层次要求的分数比例，识记为 15% ，理解 40% ，运用 45% 。具体考试内 容和比例大概为： 第一章数据科学概述(5%) ;第二章大数据概述(5%) ;第三章大数据 与云计算(10%); 第四章数据的采集与预处理(15%);第五章大数据的存储与处理(15%); 第六章大数据分析方法(15%);第七章大数据分析工具(10%);第八章大数据可视化(5%); 第九章大数据安全(15%) ; 第十章大数据的应用(5%)。

　　三、试题类型及比例

　　试卷的题型有：单项选择题(20%) 、判断题(10%) 、名词解释题(20%) 、简答题(20%)、 、论述题(10%) 、 案例分析题(20%) ，各种题型的具体样式可参见题型示例。根据考核 的要求，适当安排各种题型数量的比例，达到考核考生对知识点的识记、理解和运用的水平 和能力。

　　四、试题难度比例

　　试题难易度分为易、较易、较难、难四个等级。试卷中四种难易度试题的分数比例，易约占 20% ，较易约占 30% ，较难约占 30% ，难约占 20%。

　　Ⅲ. 考核内容和要求

　　第一章 数据科学概述

　　一、考核目的

　　本章考核数据基础理论，数据科学基础理论，数据科学的发展，数据科学家概述的研究内容。

　　二、考核知识点

　　(1)数据的分类。

　　(2)数据科学的概念。

　　(3)数据科学的研究内容。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)数据的分类。

　　(2)数据科学的概念。

　　理解：

　　数据科学的研究内容。

　　第二章 大数据概述

　　一、考核目的

　　本章考核大数据的产生和发展，大数据基础理论，大数据与相关领域的联系的研究内容。

　　二、考核知识点

　　(1)大数据的发展历程。

　　(2)大数据的概念。

　　(3)大数据的特征。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)大数据的概念。

　　(2)大数据的特征。

　　理解：

　　大数据的产生和发展

　　第三章 大数据与云计算

　　一、考核目的

　　本章考核云计算的概念，云计算的特点、云计算的核心技术、云计算与大数据的联系。

　　二、考核知识点

　　(1)云计算的概念。

　　(2)云计算的特点。

　　(3)云计算的核心技术。

　　(4)云计算与大数据的联系。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)云计算的概念。

　　(2)云计算的特点。

　　(3)云计算的核心技术。

　　理解：

　　云计算与大数据的联系

　　第四章 数据的采集与预处理

　　一、考核目的

　　本章考核大数据的采集，大数据的预处理，联机分析处理的研究内容。

　　二、考核知识点

　　(1)大数据采集的来源。

　　(2)大数据采集的方法。

　　(3)大数据的预处理技术。

　　(4)大数据的联机分析处理。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)大数据采集的来源。

　　(2)大数据采集的方法。

　　理解：

　　大数据的预处理技术以及联机分析处理。

　　第五章 大数据的存储与处理

　　一、考核目的

　　本章考核大数据的存储方式，数据仓库，大数据的处理框架的研究内容。

　　二、考核知识点

　　(1)分布式文件系统。

　　(2)数据仓库。

　　(3) Hadoop和Spark处理框架。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)分布式文件系统。

　　(2)数据仓库。

　　理解：

　　Hadoop和Spark处理框架。

　　第六章 大数据分析方法

　　一、考核目的

　　本章考核大数据分析方法概述，数据挖掘的主要方法，时间序列分析，人工神经网络的研究 内容。

　　二、考核知识点

　　(1)关联规则。

　　(2)预测与分类。

　　(3) 聚类以及确定性时间序列。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)关联规则。

　　(2)预测与分类。

　　理解：

　　聚类以及确定性时间序列的相关知识点。

　　第七章 大数据分析工具

　　一、考核目的

　　本章考核Python，Tableau，SAS，R的研究内容。

　　二、考核知识点

　　(1)Python的发展历程和特点。

　　(2) Python在Windows环境下的安装和设置。

　　(3)Tableau的系列产品和特点。

　　(4)SAS语言的构成和书写。

　　(5)SAS程序和R的基本表达。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)Python的发展历程和特点。

　　(2)Tableau的系列产品和特点。

　　理解：

　　Python在Windows环境下的安装和设置、SAS语言的构成和书写、SAS程序和R的基本表达。

　　第八章 大数据可视化

　　一、考核目的

　　本章考核数据的分类，数据科学的概念，数据科学的研究内容。

　　二、考核知识点

　　(1)大数据可视化概述。

　　(2)大数据可视化方法与工具。

　　(3)大数据可视化的发展。

　　三、考核要求

　　识记：

　　(1)大数据可视化概述。

　　理解：

　　大数据可视化的方法与工具和大数据可视化的发展。

　　第九章 大数据安全

　　一、考核目的

　　本章考核大数据安全概述，大数据隐私问题，大数据安全技术的研究内容。

　　二、考核知识点

　　(1)大数据安全问题的分类。

　　(2)大数据安全防护技术。

　　(3)大数据隐私保护技术的研究内容。

　　三、考核要求

　　识记：

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