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[专业介绍] 最新解读!2025年广东工业大学大数据技术与工程考情分析(含拟录取名单、报录比、参考

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广工引路人 发表于 2024-7-3 10:15:44 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 
文章导读

本文包含以下内容:
01 院校&专业情况介绍
02 学制&学费&奖学金情况
03 报录比相关数据
04 考试科目介绍
05 25考研全年复习备考规划
06 复试方案(2024年官网公布)

01、院校&专业情况介绍

学院概况


                               
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广东工业大学数学与统计学院于2003年9月获得“应用数学”二级学科硕士点,2010年9月获得“数学”一级学科硕士点。2012年12月“应用数学”成为广东省特色重点学科,2021年2月“信息与计算科学”获批国家一流专业,2022年3月获批自主设置二级学科博士点”信息处理与优化计算“。

经过多年的发展,数学与统计学院拥有一支年龄结构合理、学术水平和科研实力强的师资队伍。近五年,学院承担科研项目80余项,总经费1600余万,其中国家级项目32项。

专业介绍


                               
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1、采取双导师制培养方式,即 1 个校内导师,1 个校外导师。校内导师应由承担企事业单位应用型科研项目、拥有丰富实践经验的教师担任,主要负责研究生日常管理、学风和学术道德教育以及课程选择、论文撰写等环节的指导工作;校外导师从行(企)业中聘请专业水平高、实践经验丰富、熟悉行业发展和高层次应用型人才培养规律的高级专家担任,校外导师参与和负责实践过程、项目研究、论文等环节的指导工作。
2、培养包括系统的课程学习、专业实践和学位论文等环节。课程学习环节为一年,主要在校内完成;专业实践环节一般为一年,采用集中实践与分段实践相结合的方式,主要采用校企联合培养完成;毕业论文工作时间不少于一年,由校企双导师联合指导完成。
3、课程学习实行学分制,在申请答辩之前须修满所要求的学分。

就业


                               
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02、学制&学费&奖学金情况

学费与学制:


                               
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奖助政策

1.非定向就业全日制硕士研究生可享受奖助学金。

2.奖学金体系涵盖学业奖学金、国家奖学金、拔尖创新型人才奖学金、卓越应用型人才奖学金及单项奖学金等。
(1)全国统一考试方式录取的一年级研究生学业奖学金为5000元/生·学年,推荐免试方式录取的一年级研究生学业奖学金为10000元/生·学年,原则上100%覆盖;二、三年级研究生学业奖学金实行动态管理,一等奖学金10000元/生·学年,二等奖学金6000元/生·学年,三等奖学金2000元/生·学年,覆盖率一般达80%。
(2)国家奖学金20000元/人,每年评选一次。
(3)入选“研究生拔尖创新型人才培养计划”或“研究生卓越应用型人才培养计划”者,可按学校规定获得研究生拔尖创新型人才或卓越应用型人才奖学金。研究生拔尖创新型人才另可申请国际合作交流专项资助。
(4)单项奖学金在二、三年级研究生中评定,包含优秀研究生干部奖学金、研究生文体活动菁英奖学金和研究生社会实践菁英奖学金等。

3.助学金体系涵盖助学金、联合培养基地补助及导师资助金等。
(1)助学金100%覆盖,标准为每年6000元/生·学年。
(2)联合培养基地补助和导师资助金将按照参与基地项目及导师课题的成效进行确定,包括生活补助与科研奖励等。
(3)家庭经济困难研究生可通过申请“生源地国家助学贷款”及担任研究生“三助一辅”(助教、助研、助管和学生辅导员)岗位等方式获得资助完成学业。

4.学校会根据实际情况,对奖助学金作适当调整。

03、报录比相关数据

研招数据


                               
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第一志愿录取名单(含初试分数!)


                               
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04、考试科目介绍

初试考试科目


                               
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876矩阵分析参考书目
1.史荣昌,魏丰.矩阵分析(第三版),北京理工大学出版社,2010年06月
2.北京大学数学系前代数小组.王萼芳,石生明.高等代数(第五版),高等教育出版社,2019年5月


                               
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其他资料推荐(含重点笔记跟历年真题整合):
广工考研蓝宝书资料

考试大纲


                               
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专业答疑
1.我们大数据专业和人工智能有什么区别和联系?
我们学校的专业方向是看老师的方向,有搞数据开发,数据挖掘方向的老师,也有搞机器学习,人工智能算法方向的老师,还有搞量化方面的老师。

2.初试准备阶段需要具备什么能力?
初试阶段不需要额外准备什么,尽量把数学,专业课考好,初试阶段大家就尽全力学习数学,专业课,最重要的就是多刷题!!!

3.研究生阶段主要学习什么?
主要还是根据每个老师的方向来,初试之前没有必要去花费额外的时间学习机器学习这些,研究生阶段根据老师的方向来针对性的学习

4.编程能力需要达到什么水平,主要应该学习什么语言?
编程能力可以后面进行提升,搞机器学习用到python比较多,初试阶段大家不需要去额外补,还是把重心放在初试科目上面。跨考的学生不用太担心,尽量把初试考高,老师不会为难大家的,大家加油!!!

05、25考研全年复习备考规划

数学
毫无疑问,数学是最重要的一门课,能否上岸也大概率看数学和专业课,数学拉分很大,当然数学的难度也是很大的,我学习数学的过程中的心得就是一定要多刷题,我刷了660题,李林880题,李林108和部分张宇1000题,后期刷的模拟卷也很多,最后取得的成绩也还不错。
所以说从四月开始学习高数和线代,学完一节做一节的题,可以做660或者880基础篇(660,880b站上面有很多免费讲解,推荐看博主没咋了,讲的嘎嘎好),六月或者七月开始强化课,可以刷强化篇和基础篇二刷。暑假结束后可以慢慢开始做早年的真题,我是从03年开始做的(网上买的卷子是03年开始的),到了十一月就可以开始做模拟卷了这里我强烈推荐做合工大超越卷(淘宝直接购入)题目质量超高,可能有些难度,基本都是新题当成开阔眼界了,还有一些主流的张宇8+4,李林6+4等等,优先推荐张宇8+4,再做李林6+4。24年的李林6+4出的不好,23年的李林6+4还不错,大家如果做的快可以先做23年的李林6+4。

英语
英语目前最重要的就是背单词和学习语法了,单词一定要坚持每天背诵用手机app进行记忆,每天复习。语法课可以看看田静老师的句句真研学习一下,分析句子的构成和语法知识,

切记单词的背诵是最重要的!!!大家在六月份开始可以慢慢做01-09年的英语阅读了,到了暑假可以做10-23年的英语阅读,每天做一篇或者两篇看唐迟老师的阅读课!!

政治
对于政治的学习大家无需太早开始,我的建议是大家暑假开始,每天学习其他科目学累了,花一个小时或者一个半小时学习政治,可以看徐涛老师的课(直接看强化课),政治还是要靠后期刷选择题,就像考驾照一样刷选择题来进行记忆,主流的资料有肖1000、肖4、肖8。十一月前把肖1000选择题刷完,十一月刷肖8,十二月刷肖4。

876矩阵分析
首先学习矩阵分析之前必须要把线性代数学好!最好在暑假前把线代基础过完,多刷题,数学的学习一定要多做题推荐李林880的线代,基础好的同学再去做张宇1000题线代,线代强化在7月搞定配合二刷880或张宇1000题,同时开始复习矩阵分析,然后重点可以购买广工考研院的蓝宝书,有重点归纳跟例题啥的一起。

06、复试方案(2024年官网公布)

复试内容:


                               
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在各复试考核环节内,到达候考地点时请出示身份证和准考证签到开始候考,自开始候考至正式开考不准许离开考区。

1、专业知识考核(满分40分)
085411大数据技术与工程考核方式及考核内容:笔试(不允许携带计算器)。考核内容重点考察考生的专业素养、创新能力、科研能力等。科目为《概率论与数理统计及其应用》。参考书目《概率论与数理统计及其应用(第二版)》盛骤等编,高等教育出版社;《数学模型(第五版)》姜启源等编,高等教育出版社。

2、外语考核(满分20分)
安排在面试中进行。考核内容包括外语听力、口语及专业外语。

3、综合素质考核(满分40分)
安排在面试中进行。考核内容包括运用所学知识分析、解决问题的能力,对本学科发展动态的了解和在本专业领域发展的潜力以及个人素质。学科发展动态的了解和在本专业领域发展的潜力以及个人素质。

录取原则与录取程序
(一)总成绩计算方式
凡复试成绩合格(不低于60分)的考生,按复试成绩占50%的权重得出招生考试总成绩,并按总成绩从高到低排序。
复试成绩 = 专业知识考核得分+ 外语考核得分+ 综合素质考核得分
总成绩 =初试成绩÷(初试满分/100)×50%+复试成绩×50%

(二)复试成绩公示
学院将在复试结束后于学院网页公示复试成绩及总成绩。

(三)录取原则
对复试成绩合格(不低于60分)的考生,各专业/方向根据学习方式(全日制、非全日制)按总成绩从高到低分别排序,首先按顺序录取第一志愿考生,未完成招生计划的,再按顺序录取非第一志愿考生。总成绩并列且正好处于专业录取名额边缘的考生,按照录取名额录取初试成绩较高的考生。
有以下情况之一者,不予录取:
1、思想品德考核不合格;
2、未参加复试或复试成绩不合格(低于60分);
3、同等学力加试成绩不合格(低于60分);
4、报考资格不符合规定;
5、提供虚假信息。

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