2018年硕士研究生入学考试自命题科目考试大纲-817-数据挖掘综合(考试)大纲
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18年南工业考研817大纲
摘要:
1.18 年南工业考研817 大纲概述
2.大纲的内容
3.考研备考建议
正文:
【18 年南工业考研817 大纲概述】
2018 年南方工业大学考研817 大纲是针对研究生入学考试的一门课程,主要测试考生对于所报考专业的基础知识掌握程度。
本文将对该大纲进行解析,并提供相应的备考建议。
【大纲的内容】
1.数据结构
2.操作系统
3.计算机组成原理
4.计算机网络
5.数据库原理与设计
6.软件工程
7.信息安全
【考研备考建议】
1.理解考试大纲:大纲是备考的重要参考,务必仔细阅读,了解考试范围、题型及分值分布等。
2.制定学习计划:根据大纲制定详细的学习计划,合理安排时间,确保每个知识点都得到充分复习。
3.掌握重点知识点:大纲中的知识点有轻重缓急,要重点掌握高频考点,同时不放过其他知识点。
4.多做练习题:通过做练习题来巩固所学知识,提高解题能力。
可以参考历年真题、模拟题等。
5.参加培训课程:如有条件,可以报名参加相关培训课程,以便更好地理解大纲内容,提高备考效率。
6.保持良好的心态:考研备考是一个长期的过程,要保持积极乐观的心态,遇到困难不要气馁。
总之,要想在考研817 课程中取得好成绩,关键是对大纲内容的深入理解和掌握。
希望本文提供的大纲解析和备考建议能够帮助考生更好地备考。
2018年硕士研究生入学考试自命题考试大纲考试科目代码:[ ] 考试科目名称:发展经济学一、试卷结构1、试卷成绩及考试时间本试卷满分为150分,考试时间为120分钟。
2、答题方式:闭卷、笔试3、题型结构论述题:5小题,每小题 30分,共150分二、考试内容与考试要求●考试目标:1、掌握发展经济学的基本概念和基本理论。
2、了解发展经济学的发展现状趋势。
3、能运用发展经济学的理论分析和解决发展中国家特别是我国的经济发展问题。
●考试内容(一)发展经济学概论发展经济学的广义论与狭义论;发展中国家的特征;发展目标的含义;经济发展的实质;发展水平的度量方法;发展经济学的产生与演进;发展经济学的任务、性质与研究方法。
(二)经济增长理论经济增长的理论及其发展;发达国家经济增长的经验总结;经济落后的历史分析:劣势抑或优势;经济发展的限制因素与发动因素。
(三)公平与发展公平发展目标与不平等现象;收人分配问题;贫困问题;增长与公平并重的战略;中国的收入分配问题;收入分配与经济增长的关系。
(四)制度与经济发展什么是制度;制度的需求与供给;制度变迁理论;发展中国家经济发展中的制度问题。
(五)市场与政府的作用对发展计划和市场作用的认识;政府与市场之间的关系;发展中国家的政府职能;发展中国家的寻租及其治理;提升政府能力的战略与途径。
(六)资源与环境自然资源的开发与利用;环境退化与环境保护;环境与经济发展的关系;可持续发展战略;资源节约型和环境友好型社会建设与经济增长方式的转变。
(七)资本形成资本形成在经济发展中的作用;储蓄与资本形成的方式;发展中国家的信贷与金融深化;资本形成的效率。
(八)人力资本的开发与利用人力资本的含义与作用;人力资本的度量;人口增长与经济发展;营养和健康与人力资本的形成;教育与人力资本的形成;人力资本形成的战略选择;人力资本收益率估算。
(九)技术进步技术进步的含义与类型;技术进步在经济增长中的作用;技术进步的实证测度;技术进步原理:创新与扩散;技术转移与技术引进;技术选择。
西南财经大学招收硕士生考试说明及考试大纲大数据管理考试科目:数据挖掘第一部分:考试内容及要求一. 数据挖掘概述考试内容数据挖掘的概念知识发现过程数据挖掘与传统数据分析数据挖掘数据类型数据挖掘功能和模式数据挖掘可利用的技术数据挖掘应用数据挖掘的主要问题考试要求1.了解数据库系统技术的演变过程;理解数据挖掘的概念;掌握知识发现过程的7个步骤。
2.理解数据挖掘与传统数据分析的区别;掌握数据挖掘的数据类型;掌握数据挖掘功能和模式;了解数据挖掘可利用的技术;了解数据挖掘的应用领域;了解数据挖掘的主要问题。
二. 数据预处理考试内容数据预处理概述数据质量数据预处理的主要步骤数据基本描述统计数据清理数据集成数据变换数据规约数据离散化考试要求1.了解进行数据预处理的原因及其重要性;了解数据质量涉及的因素;掌握数据预处理的主要步骤。
2.理解数据的基本统计描述,掌握均值、中位数、众数、极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差的概念和计算方法;了解数据基本统计描述的图形显示。
3.了解数据清理的任务;了解处理数据缺失值的方法;了解处理噪音数据的方法。
4.理解数据集成的概念;掌握冗余和相关性分析的方法(2检验,Pearson积矩系数)。
5.了解数据变换的策略;掌握数据规范化的计算方法(最小-最大规范化、z分数规范化、按小数定标规范化)。
6.理解数据规约的概念;了解数据规约的策略;理解数据立方体聚集、属性子集选择、数据压缩、小波变换、主成分分析法等概念;了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据规约方法。
7.理解数据离散化和概念分层的概念;了解数据离散化的方法(分箱、直方图分析、聚类分析、相关分析);了解数据概念分层的产生方法。
三.数据仓库和联机分析处理考试内容数据仓库基本概念 OLTP和OLAP 数据立方体数据仓库的数据模型概念分层典型的OLAP操作数据仓库的设计数据仓库的实现数据仓库和数据挖掘考试要求1.理解数据仓库的概念和关键特征;了解OLTP和OLAP的概念和主要区别。
2018年硕士研究生入学考试初试考试大纲科目代码:815科目名称:马克思主义中国化的理论与实践适用专业:马克思主义理论考试时间:3小时考试方式:笔试总分:150考试范围:中国共产党探索中国革命和建设的历史进程;马克思主义中国化的曲折发展;毛泽东的历史功绩及其与毛泽东思想的关系;毛泽东思想的科学体系及历史地位;新民主主义革命的理论与实践;社会主义改造的理论与实践;社会主义的本质;社会主义核心价值体系;中国特色社会主义经济、政治、文化的内涵;构建社会主义和谐社会的理论与实践;中国特色社会主义理论体系及其历史地位;社会主义初级阶段基本理论;中国的国际战略和外交政策;一国两制的理论与实践;科学发展观;中国共产党是社会主义现代化建设的领导核心;党的建设理论。
样题:一、名词解释(每小题10分,共50分)1. 新民主主义革命的统一战线2. 实现中华民族伟大复兴的中国梦3. 我国经济发展新常态4. 和平共处五项原则5. “九二共识”二、简答题(每小题10分,共50分)1. 简述党在过渡时期的总路线。
2. 简述邓小平关于社会主义本质的科学论断。
3. 简述社会主义市场经济体制的基本特征。
4. 简述社会主义初级阶段的科学含义。
5. 简述我国政党制度的主要特征。
三、论述题(每小题25分,共50分)1. 论述我国建设社会主义生态文明的必要性。
2. 党的十八届三中全会通过了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,对全面深化改革作出了战略部署。
请联系实际论述党中央这一战略部署的主要动因。
2018年硕士研究生入学考试自命题考试大纲3.线性模式的经典类型——5W模式的内容和意义4.香农-韦弗模式的结构、内容和意义5.循环与互动模式的经典类型——奥斯古德-施拉姆循环模式的内容6.社会系统模式的经典类型——赖利夫妇的传播系统模式及马莱茨克的大众传播过程模式的结构、内容和意义(五)大众传播的功能与社会影响1.拉斯韦尔的“三功能说”2.赖特的“四功能说”3.施拉姆对大众传播社会功能的概括4.拉扎斯菲尔德和默顿的功能观5.大众媒介与现代人的生活6.关于大众传播社会影响的两种观点7.李普曼及拟态环境、刻板印象(六)媒介技术与媒介组织1.麦克卢汉的媒介理论2.媒介工具和技术的现实社会影响3.当代新媒介技术发展趋势及社会意义4.媒介组织及其结构5.把关人理论(七)传播制度与媒介规范理论1.传播者的界定以及传者与施控、受控2.几种主要的媒介受控形式3.报刊的四种理论及其修正、发展与批评(八)受众1.受众的概念、特征、类型2.大众与大众社会理论3.几种主要的受众观4.分众理论及其研究5.使用与满足理论(九)传播效果1.传播效果的类型2.传播效果研究的发展历程3.魔弹论的社会背景、理论支撑、实现的条件及主要观点4.传播流研究与有限效果论5.说服性传播的效果研究6.信源的可信性效果与休眠效果7.几种主要的传播技巧及其对传播效果的影响8.传播对象对传播效果的制约9.议程设置功能理论10.沉默的螺旋理论与舆论研究11.培养理论12.新闻框架与框架效果13.知识沟、数字沟理论14.第三人效果理论(十)国际传播和全球传播1.国际传播与全球传播的概念2.全球信息化的影响和冲击3.世界信息生产和流通的失衡状况4.“新世界信息秩序”论争5.国际报道中的新闻价值问题6.信息与国家主权问题7.文化帝国主义问题。
2018年硕士研究生招生考试大纲002 信息科学与工程学院目录初试考试大纲 1610高等数学 1638 量子力学 1953 声学基础 3806 普通物理 5807数据结构7808地理信息系统8810数字电子技术10341农业知识综合三11910高级程序设计12911软件工程14912数据结构和软件工程16930程序设计基础19940 计算机网络与安全 21946 信号与系统23954计算机基础综合24复试考试大纲28现代物理基础28科技英语(光学、凝聚态物理) 30现代光学基础31电子技术基础33科技英语(光学工程专业(学术型080300和专业型085202)34 电子技术A 35通信原理36计算机系统结构38面向对象的程序设计40数据库系统41程序设计实践43保密概论45安全程序设计实践47农业信息化概论50数字信号处理52C++语言编程54科技英语(地图学与地理信息系统、测绘工程)56 光学电磁学57信号与系统59数字电子技术61科技英语(海洋探测技术、摄影测量与遥感)62同等学力加试科目考试大纲63数据结构63软件工程65初试考试大纲610高等数学一、考试性质高等数学是理、工科专业硕士研究生入学考试的专业基础课程。
高等数学入学考试是为招收理、工科专业硕士研究生而实施的具有选拔功能的水平考试,它的指导思想是既要为国家选拔具有较强分析问题与解决问题能力的高层次人才,又要有利于促进高等学校高等数学课程教学质量的提高。
二、考察目标要求考生能系统理解高等数学的基本概念和基本原理,掌握高等数学的基本思想与方法,具有较好的逻辑推理能力、空间想象能力、计算能力以及运用所学知识分析问题和解决问题的能力。
三、考试形式本考试为闭卷考试,满分为150分,考试时间为180分钟。
试卷结构:高等数据75%,线性代数25%。
四、考试内容(一)高等数学(75%)考试内容:函数的极限与连续,一元函数微积分及其应用,向量代数与空间解析几何,多元函数微积分及其应用,场论,含参变量积分,无穷级数,常微分方程及其应用。
2018年青岛理工大学817数据结构考研大纲硕士研究生入学考试大纲817数据结构考试大纲【指定参考书】严蔚敏. 数据结构(C语言版). 第二版, 人民邮电出版社【考核目标】1.理解数据结构的基本概念,比较系统地掌握数据结构的理论基础知识;2.熟悉并掌握线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树和二叉树、图等的逻辑结构、存储结构和对数据的基本运算;3.熟悉并掌握抽象数据类型的表示、实现和在程序设计中的作用;4.理解算法的基本概念、特性、设计要求以及性能分析;5.理解查找和排序的基本概念,掌握各种查找和排序操作的基本思想和算法实现;6.学会根据计算机所处理数据对象的特性,确定与之相适应的数据结构和存储结构,并设计相应的应用算法。
【考核内容】一、绪论1.考核知识点数据结构;抽象数据类型;算法;算法的时间复杂度;算法的空间复杂度。
2.考核要求(1)理解数据结构的基本概念和术语;(2)掌握抽象数据类型的表示与实现;(3)掌握算法的基本概念和算法的性能分析方法。
必须重点掌握抽象数据类型的表示;算法的时间复杂性能分析的方法。
二、线性表1.考核知识点线性表;顺序表;链表;顺序存储结构;链式存储结构。
2.考核要求(1)理解线性表的定义和逻辑结构特性;(2)掌握线性表的顺序存储方法和基本操作算法实现;(3)掌握线性表的链式存储方法和基本操作算法实现;(4)了解用线性表表示一元多项式和稀疏多项式的方法,并理解稀疏多项式的基本操作实现。
必须重点掌握线性表的顺序存储结构、链式存储结构和顺序表和各种链表的算法实现。
三、栈和队列1.考核知识点栈;递归;链队列;循环队列。
2.考核要求(1)熟练掌握栈的类型定义、表示和基本操作的实现;(2)灵活运用栈的特性设计算法;(3)掌握递归算法的设计方法和设计思路;- 1 -。
西南财经大学2018年硕士研究生入学考试初试科目考试大纲
科目代码、名称: 社会学研究方法
适用专业: 0303Z2应用社会学
一、考核目标
主要考察考生对社会学研究方法的基本概念、基本理论的理解和掌握,注重考察考生运用社会学研究方法对社会事实、社会现象进行分析、研究的能力;要求能够掌握社会学研究方法的基本概念和基本研究方法,具有一定的社会调查能力、社会研究设计能力,对社会现象、社会结构有一定的研究分析能力,掌握社会调查与研究的基本方法。
二、考试主要范围
要求掌握的知识要点:
1、全面理解社会研究的概念与特征,明确社会学研究方法体系,明确定性研究与定量研究及其关系,明确研究过程、理论与研究的关系;
2、明确如何选题、如何进行文献回顾,学会进行研究设计,掌握操作化、测量与概念,掌握如何抽样和问卷设计;
3、掌握实验研究、文献研究、实地研究、实证研究的内容,掌握定量资料分析与定性资料分析,如何写研究报告。
2018年硕士研究生入学考试自命题考试大纲考试科目代码:[802] 考试科目名称:管理学一、试卷结构1、试卷成绩及考试时间本试卷满分为150分,考试时间为180分钟。
2、答题方式:闭卷、笔试3、试卷内容结构管理学原理占75分(50%)和管理经济学占75分(50%)4、题型结构名词解释题:5小题,每小题5分,共25分简答题:4小题,每小题10分,共40分论述题:3小题,每小题15分,共45分材料分析题:2小题,每小题20分,共40分二、考试内容与考试要求●考试目标:1、系统掌握管理学原理的基本知识、基本概念和基本理论。
2、理解企业管理运营的规律,理解管理学理论体系中的基本工具与方法。
3、能够运用管理学的基本理论、工具以及方法,分析和解决现实中的企业经营管理问题。
●考试内容管理学原理部分(一)管理与管理学1、管理的概念及其特征;2、管理的基本职能;3、管理二重性的基本内涵和意义;4、管理的科学性与艺术性。
(二)管理思想的发展1、泰罗的科学管理理论;2、法约尔的经营管理理论;3、梅奥的霍桑试验和人际关系学说;4、马斯洛的需要层次理论;5、赫茨伯格的双因素理论;6、西蒙的决策理论;7、圣吉的学习型组织理论;8、中国现代管理思想发展的新趋势。
(三)管理的基本原理1、管理原理的主要特征和意义;2、系统原理、人本原理、责任原理和效益原理的基本内容;3、责、权、利和能力四者之间的关系。
(四)管理的基本方法1、管理的法律方法的内容与实质、的特点与作用及正确运用法律方法;2、管理的行政方法的内容与实质、特点与作用及如何正确运用行政方法;3、管理的经济方法的内容与实质、特点及如何正确运用经济方法。
(八)管理决策1、决策概念和分类;2、决策的原则与过程;3、决策的影响因素;4、决策的方法。
(九)计划与计划工作1、计划的概念及其内容;2、计划的性质;3、计划的分类;4、如何编制计划;5、目标管理的基本思想;6、滚动计划法的优缺点;7、网络计划技术的基本步骤和优缺点。
2018年硕士研究生入学考试自命题科目考试大纲专业:专业学位(小学教育)考试科目名称: 小学教育学
说明:1、考试基本内容:一般包括基础理论、实际知识、综合分析和论证等几个方面的内容。
有些课程还应有基本运算和实验方法等方面的内容。
2、难易程度:根据大学本科的教学大纲和本学科、专业的基本要求,一般应使大学本科毕业生中优秀学生在规定的三个小时内答完全部考题,略有一些时间进行检查和思考。
3、考试题型:可分填空题、选择题、计算题、简答题、论述题等。
硕士点负责人签名:分管系领导审核签名:
年月日。
18年南工业考研817大纲摘要:一、前言二、考试科目及时间三、考试大纲概述四、考试内容详解1.数学基础2.数据结构与算法3.操作系统4.计算机网络五、考试形式与试卷结构六、参考书目与资料正文:【前言】为了选拔优秀的计算机专业人才,我国各高校普遍设立了研究生入学考试。
其中,南工业考研817 科目主要测试考生的计算机基础知识和应用能力。
本文将详细解析2018 年南工业考研817 大纲,为考生提供参考。
【考试科目及时间】南工业考研817 科目主要考察数学基础、数据结构与算法、操作系统和计算机网络四个方面的知识。
考试总分为150 分,考试时间为180 分钟。
【考试大纲概述】南工业考研817 大纲分为四个部分,分别涵盖数学基础、数据结构与算法、操作系统和计算机网络。
各部分内容均有一定比例的选择题、填空题、简答题和计算题。
【考试内容详解】1.数学基础:主要包括高等数学、线性代数和概率论与数理统计等内容。
要求考生熟练掌握基本概念、定理、公式和方法,能运用数学知识解决实际问题。
2.数据结构与算法:涉及数据结构的基本概念、线性表、栈与队列、树与二叉树、图等知识。
要求考生掌握常用的数据结构和算法,并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。
3.操作系统:包括操作系统的基本概念、进程管理、存储管理、文件系统和输入输出管理等内容。
要求考生理解操作系统的工作原理和机制,掌握各种调度算法和同步互斥机制。
4.计算机网络:涉及计算机网络的基本概念、网络体系结构、网络协议和技术、网络设备、网络编程等内容。
要求考生掌握计算机网络的基本原理和应用,熟练运用网络协议和技术进行网络设计和管理。
【考试形式与试卷结构】南工业考研817 科目采用闭卷考试形式,试卷分为选择题、填空题、简答题和计算题四类。
选择题和填空题主要测试考生的基本知识和概念,简答题和计算题主要测试考生的应用能力和分析能力。
【参考书目与资料】1.《高等数学》(同济大学版)2.《线性代数》(同济大学版)3.《概率论与数理统计》(浙江大学版)4.《数据结构》(清华大学版)5.《计算机网络》(谢希仁版)6.《操作系统概念》(西尔伯曼版)通过以上解析,希望考生能够更好地了解2018 年南工业考研817 大纲,为考试做好充分准备。
2019年研究生入学考试自命题科目考试大纲
1.考试总体要求
1.1考试性质
全国硕士研究生入学考试是为高等学校招收硕士研究生而设置的。
其中仪器分析属我校进行自命题的考试。
其评价标准是高等学校优秀毕业生能达到及格或及格以上水平,以保证被录取者具有较扎实的仪器分析基础知识。
考试对象为参加我校化学工程专业硕士研究生入学考试进入复试的考生。
1.2考试范围
仪器分析考试在考查基本知识、基本理论的基础上,注重考查考生灵活运用这些基础知识观察和解决实际问题的能力。
考生应能要掌握色谱分离分析、电化学分析和光学分析等主要内容的基本原理;掌握仪器的基本结构和主要部件的功能;掌握定性、定量分析计算方法;掌握各种方法的特点及应用范围;了解各种仪器分析方法的发展历史及当前的科研动态。
1.2考试形式、试卷结构及参考书目
(1)考试题型:(包括其中的3种以上题型):
判断正误、选择、填空、问答题(含解释概念和证明题)和计算题。
(2)答卷方式:闭卷笔试(需携带计算器)。
(3)答题时间:2小时。
(4)各部分内容的考查比例:试卷满分为150分。
其中
色谱分离分析的基本内容约40% ;
电化学分析的基本内容约30% ;
光学分析的基本内容约30% ;
(5)指定参考书目:
朱明华著. 仪器分析(第四版), 北京:高等教育出版社,2008.
2.考试内容
第一章:光学分析法导论。
西南财经大学招收硕士生考试说明及考试大纲
大数据管理
考试科目:数据挖掘
第一部分:考试内容及要求
一. 数据挖掘概述
考试内容
数据挖掘的概念知识发现过程数据挖掘与传统数据分析数据挖掘数据类型数据挖掘功能和模式数据挖掘可利用的技术数据挖掘应用数据挖掘的主要问题
考试要求
1.了解数据库系统技术的演变过程;理解数据挖掘的概念;掌握知识发现过程的7个步骤。
2.理解数据挖掘与传统数据分析的区别;掌握数据挖掘的数据类型;掌握数据挖掘功能和模式;了解数据挖掘可利用的技术;了解数据挖掘的应用领域;了解数据挖掘的主要问题。
二. 数据预处理
考试内容
数据预处理概述数据质量数据预处理的主要步骤数据基本描述统计数据清理数据集成数据变换数据规约数据离散化
考试要求
1.了解进行数据预处理的原因及其重要性;了解数据质量涉及的因素;掌握数据预处理的主要步骤。
2.理解数据的基本统计描述,掌握均值、中位数、众数、极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差的概念和计算方法;了解数据基本统计描述的图形显示。
3.了解数据清理的任务;了解处理数据缺失值的方法;了解处理噪音数据的方法。
4.理解数据集成的概念;掌握冗余和相关性分析的方法(
2
检验,Pearson积矩系数)。
5.了解数据变换的策略;掌握数据规范化的计算方法(最小-最大规范化、z分数规范化、按小数定标规范化)。
6.理解数据规约的概念;了解数据规约的策略;理解数据立方体聚集、属性子集选择、数据压缩、小波变换、主成分分析法等概念;了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据规约方法。
7.理解数据离散化和概念分层的概念;了解数据离散化的方法(分箱、直方图分析、聚类分析、相关分析);了解数据概念分层的产生方法。
三.数据仓库和联机分析处理
考试内容。