深圳大学大数据技术与工程专业考博初试主要考察考生在数据挖掘、机器学习、大数据系统架构、分布式计算等方面的综合能力。考试科目通常包括专业基础课（如《大数据技术概论》《数据结构与算法》）和综合应用课（如《大数据分析与可视化》《云计算与边缘计算》），满分300分，专业课占比60%。参考书目以张海藩《数据结构与算法分析（C语言版）》、周志华《机器学习》、孟小峰《大数据：技术、场景与趋势》为核心，需重点掌握时间复杂度分析、决策树算法、Hadoop生态体系、Spark性能优化等高频考点。

考生需建立"理论-实践-前沿"三维复习框架：基础层需熟练推导PageRank算法的数学模型，复现MapReduce经典案例（如单词计数、TOP-N排序）；应用层应掌握TensorFlow框架搭建推荐系统，使用PySpark处理TB级数据；前沿层需关注联邦学习在隐私保护场景的应用、图神经网络在社交网络分析中的创新。近三年真题显示，35%的论述题涉及实时流处理（如Flink状态管理）、30%的编程题聚焦分布式文件系统（如HDFS副本机制），建议通过LeetCode大数据专题训练（重点：HBase二次开发、Kafka消息队列）提升代码实战能力。

备考周期建议分为三个阶段：3-4月完成4-6门核心课程精读，整理思维导图200+张；5-6月开展全真模拟，限时完成5套历年真题（近五年考题重复率达42%）；7-8月针对性补漏，针对薄弱环节（如Spark SQL优化、随机森林特征选择）进行专项突破。需特别注意2023年新增的"数据安全与合规"考核模块，重点复习GDPR法规、差分隐私技术（ε-差分定义）、区块链存证技术（Merkle Tree结构）。建议关注深大计算机学院官网发布的《考博白皮书》，其中包含近五年录取分数线（2022年专业课均分247）、导师研究方向匹配度分析（如李华教授团队侧重联邦学习、王磊教授课题组聚焦边缘计算）等关键信息。