中国海洋大学大数据技术与工程考博研究需重点把握学科交叉融合与海洋特色技术方向。大数据技术与工程作为信息科学的前沿领域，其核心在于数据采集、存储、处理、分析与应用的全链条技术体系。考生应深入理解Hadoop、Spark等分布式计算框架的原理与优化策略，掌握NoSQL数据库与NewSQL数据库在时序数据、空间数据存储中的差异化应用场景。在算法层面，需系统掌握MapReduce编程范式、流式计算模型Flink架构，以及基于Spark MLlib的机器学习算法实现。

学科交叉性要求考生具备多领域知识整合能力，特别是海洋环境监测、海洋资源开发等领域的专业背景。建议重点复习《海洋大数据采集与预处理技术》中关于浮标网络、水下传感器网络的数据传输协议与抗干扰技术，结合《海洋信息可视化》课程内容理解三维地理信息系统在海洋数据建模中的应用。需关注学校在海洋气象预测、渔业资源评估等方向的大数据研究成果，如基于LSTM神经网络的海浪能预测模型、多源异构数据融合的海洋生物多样性分析系统等。

考博笔试需重点考核以下核心模块：1）大数据系统架构设计能力，要求能在给定海洋业务场景中设计分布式存储-计算-分析一体化方案；2）算法优化与性能评估，需对基于GraphX的海洋污染扩散模拟算法进行时间复杂度分析与资源消耗优化；3）前沿技术理解，需阐述联邦学习在保护海洋数据隐私中的具体实现路径，对比分析差分隐私与同态加密技术的适用场景。

实验环节应着重准备海洋数据仿真实验，建议使用School of Data Science提供的海洋传感器数据模拟平台，完成从数据清洗、特征工程到模型训练的全流程操作。需特别注意处理高维、高噪声的海洋环境数据，设计基于随机森林的异常检测模型，并验证模型在有限样本条件下的鲁棒性。论文写作应突出技术创新性，建议结合学校"智慧海洋"重点实验室的研究方向，探索边缘计算与海洋物联网的融合应用，如基于MEC的实时海洋污染监测系统架构设计。

备考策略需分三阶段实施：基础强化阶段（3-6个月）系统学习《数据结构》《数据库系统概论》等核心课程，重点突破分布式文件系统（HDFS）与分布式计算框架（Spark）源码级理解；专项突破阶段（2-3个月）针对历年真题进行模拟训练，特别是近三年关于海洋大数据处理的考题，需掌握Hive在海洋数据仓库建设中的优化技巧；冲刺提升阶段（1个月）聚焦学术热点，深入研读《IEEE Transactions on Big Data》中海洋相关论文，重点掌握时空数据挖掘、海洋图像智能识别等方向的前沿方法。建议每周参加学院组织的学术沙龙，与导师团队进行课题预研，提升科研潜质评估竞争力。