大数据技术与工程作为数字经济时代的重要学科，其理论体系与实践应用正深刻重构传统学科的知识边界。中国人民大学大数据技术与工程考博考核体系突出"技术深度与政策高度相结合"的培养导向，要求考生既掌握Hadoop、Spark等分布式计算框架的技术原理，又能结合《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规进行系统分析。在基础理论模块，重点考察分布式存储与计算架构的演进路径，考生需重点理解MapReduce与YARN的资源调度机制，以及Flink流处理引擎的批流一体架构设计。关键技术层面，需构建包含数据挖掘算法（如Apriori关联规则挖掘、DBSCAN密度聚类）、机器学习模型（从传统SVM到Transformer架构的迁移）到实时计算（Kafka+Flink实时推荐系统）的完整知识图谱。在应用场景分析中，需结合智慧城市、金融科技等典型案例，运用三维分析框架（技术可行性、经济合理性、社会接受度）进行方案设计。学术创新部分着重考察跨学科研究能力，要求考生提出融合计算社会学、数据伦理学的原创性研究构想。近年真题显示，约35%考题涉及数据治理与隐私计算技术，25%聚焦于多模态数据融合算法，建议考生建立"技术原理-算法实现-政策合规"的三维复习模型。备考过程中需特别关注《中国人民大学大数据科学与技术研究院学科建设规划（2023-2025）》中强调的"智能分析与决策支持系统"研究方向，结合李德毅院士提出的"信念度理论"进行知识拓展。模拟考试应严格遵循"问题提出-技术选型-实验验证-结论推导"的科研论文框架，注意在技术方案设计中体现国产化替代（如华为FusionSphere与开源Hadoop的对比分析）。最后需建立包含500+核心论文的文献数据库，重点跟踪IEEE TPDS、ACM KDD等顶级期刊近三年关于联邦学习、区块链存证等前沿技术的突破性进展。