考研数据挖掘

建议就是你得了解数据挖掘都涉及到哪些学科：首先是概率论与数理统计，还有矩阵论，两门最基础的数学，这是研究算法的工具。其次，会编程，掌握java或者c++平台下开发的数据挖掘工具，能够学习算法源代码进而更深入地研究，还有数据库方面的知识。最后，数据挖掘是一种工具，是很多领域都可以运用的，选一个自己擅长的领域做有针对性的研究工作。了解了上面的内容你就可以决定是不是要考这类研究生了。当然数据挖掘做的比较好的大学有北大、复旦、哈尔滨工业大学一、我现在刚入门，能不能帮推荐几本书看看？二、Hadoop是不是只是为数据挖掘提供了一个平台啊？三、数据挖掘算法研究要在Hadoop平台下进行吗？比较不懂这些，导师是做行政的，不带研究生处于放养状态，好多不明白的。。。

　　数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。 　　广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。数据挖掘的主要功能 　　1．　分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。 　　2．　聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。 　　3．　关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。 　　4．　预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。 　　5．　偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。 　　需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。数据挖掘的方法及工具 　　作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型： 　　(1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。 　　(2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。职业能力要求基本能力要求 　　数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。 　　一、专业技能 　　硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验 　　熟练掌握常用的数据挖掘算法 　　具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件 　　二、行业知识 　　具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识 　　三、合作精神 　　具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作 　　四、客户关系能力 　　具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望 　　具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力进阶能力要求 　　数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。 　　具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论 　　熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优 　　熟练掌握ETL开发工具和技术 　　熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术 　　善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案应用及就业领域 　　当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。 　　数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。数据采集分析专员 　　职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。 　　求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。市场/数据分析师 　　1. 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢? 举个例子, 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。 　　2. 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。现状与前景 　　数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。 　　据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被的用户采用，使的管理者得到的商务智能。 　　根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。 　　现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。 　　众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！ 职业薪酬 　　就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。职业认证 　　1、SAS认证的应用行业及职业前景SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国IT环境和应用的日渐成熟，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础，帮助您开辟职业发展的新天地。 　　2、SAS认证的有效期 　　目前SAS五级认证没有特定有效期，但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。 　　3、五级认证的关系 　　五级认证为递进式关系，即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。 　　4、SAS全球认证的考试方式 　　考试为上机考试，时间2个小时，共70道客观题。相关链接 　　随着中国物流行业的整体快速发展，物流信息化建设也取得一定进展。无论在IT硬件市场、软件市场还是信息服务市场，物流行业都具有了一定的投资规模，近两年的总投资额均在20-30亿元之间。政府对现代物流业发展的积极支持、物流市场竞争的加剧等因素有力地促进了物流信息化建设的稳步发展。 　　易观国际最新报告《中国物流行业信息化年度综合报告2006》中指出，中国物流业正在从传统模式向现代模式实现整体转变，现代物流模式将引导物流业信息化需求，而产生这种转变的基本动力来自市场需求。报告中的数据显示:2006-2010年，传统物流企业IT投入规模将累计超过100亿元人民币。2006-2010年，第三方物流企业IT投入规模将累计超过20亿元人民币。 　　由于目前行业应用软件系统在作业层面对终端设备的硬件提出的应用要求较高，而软件与硬件的集成性普遍不理想，对应性单一，因此企业将对软件硬件设备的集成提出更高要求。 　　物流行业软件系统研发将的考虑运筹学与数据挖掘技术，专业的服务商将更有利于帮助解决研发问题。 　　物流科学的理论基础来源于运筹学，并且非常强调在繁杂的数据处理中找到关联关系(基于成本-服务水平体系)，因此数据挖掘技术对于相关的软件系统显得更为重。

考虑你是非重点本科，方向又非偏数理理论，如果没有突出成就的话，直接去找一份数据挖掘的工作会很难。做数据挖掘需要有非常好的数学基础，特别是在概率论、随机过程、离散数学等方面。数据挖掘一般在有大数据量的大公司才有相关职位。在不考研的前提下，可以去大公司先找一份和你方向相关的工作，然后慢慢自学，积累经验，通过公司内部调动，争取换到数据挖掘的组。自学时间长短和你的基础有关，建议先看看（美）Jiawei Han 的数据挖掘：概念与技术（原书第3版）这本数据挖掘经典教程，看看基础哪里差。如果你数学基础很好的话，学习会相对比较快一些。数据挖掘前景很好。目前大数据的时代已经到来，未来在网络上的数据会越来越多，如何从数据中找出有用的信息是非常重要的。如果学好数据挖掘，找一份收入不错的工作是不成问题的。本科找工作没问题的。学计算机的做数据挖掘还算比较合适的，最好数学基础比较好。数据挖掘的前景很好！如果以后你做数据挖掘了，咱们可以多交流！

很多了，不过去一般大学老师是做数据挖掘方向的未必让你做挖掘研究，去研究所老师做数据挖掘的未必能给你相关性项目。那些什么简历上的自然科学基金项目类的，有的只要你发论文就行。我们所我知道有胡卫明还什么的手里面有些网络过滤的项目（中科院自动化所），貌似这块中科院计算所好像好些。北大的同学说他们那边做WEB挖掘，好像也没有什么项目来的。中科大，桂理工.......好多学校都有。

前面是忽悠（真正掌握的，就是大拿，动不动几十万起步的），后面是扯蛋（一大堆老技术、新技术，并没有真正的方向）。云计算大家好像都很向往的样子，估计要是做好了将来也会主流的吧数据挖掘不管是不是云都有立足之地吧

计算机联考09年已经开始了，初试考计算机综合（组成原理、操作系统、数据结构、计算机网络）参加了联考的学校都统考这个。初试后的复试是由各个学校自主出题，这个得关注你报考的学校，选专业要看你报考学校的招生简章。 数据库是计算机这一块的。是计算机专业综合403

不会的，只要你好好努力学习。

大数据(数据挖掘)是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有[信息与计算科学]，[数学与用用数学]，[统计学]等。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。当今的”大数据“潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。要对大数据进行处理，在实际的运用中，统计学能够以较低的成本，较少的数据，对数据进行精确度相对较高的的分析，这是大数据分析所无法替代的。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。所以你只需要查查有哪些大学开设了[统计学]、[信息与计算科学]这两个专业就行。

　　1、计算机应用技术　　研究方向：计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草图理解、网络性能分析与协议设计、网络管理与安全、计算机图形学、信息可视化、基于GPU的高性能计算、复杂系统(应急、物流、海洋)领域工程、基于SOA的空间信息共享与业务协同、语义搜索引擎、自然语言处理、机器翻译、搜索引擎、空中交通信息系统与控制、民航信息与决策支持系统、智能交通系统理论与技术等。　　专业特点：计算机应用技术是针对社会与各种企事业单位的信息化需求，通过对计算机软硬件与网络技术的选择、应用和集成，对信息系统进行需求分析、规划和设计，提供与实施技术与解决方案，创建优化的信息系统，并对其运行实行有效的技术维护和管理的学科。　　培养这方面人才所涉及的知识面包括：数学与信息技术基础、程序设计基础、系统平台技术、计算机网络、信息管理与安全、人机交互、集成程序开发、系统架构与集成、Web与数字媒体技术、工程实施、职业操守等。培养目标是为企事业单位和政府机构提供首席信息官及承担信息化建设核心任务的人才，并提供为IT企业提供系统分析人才。　　科研状况：本专业是天津市第一个计算机类博士点，主要从事计算机技术在其它领域应用中核心技术问题研究及相关信息系统开发。近年来在计算机集成制造（CIMS）、计算机辅助教学、虚拟现实技术应用、计算机工业控制、电子商务等方向承担国家863项目及重大项目、国家自然科学基金十余项。承担省部级及横向科研课题近百项。为国家和天津市的信息化建设做出了重要贡献。　　近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生300多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。　　硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：高等计算机网络、计算理论、排队论及在计算机中的应用、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。　　论文要求：论文选题涉及计算机在各领域应用的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。 就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机应用领域的理论和工程方法，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。　　2、计算机软件与理论　　研究方向：计算理论、算法理论； 软件工程、中间件、智能软件、计算环境；并行计算、网格计算、普及计算；密码学、信息安全、数据理论；图形图象算法、可视化方法；人工智能应用基础；理论计算机科学其他方向。　　专业特点：计算机软件与理论专业涉及计算机科学与技术的基本理论和方法，强调计算、算法、软件、设计等概念，主要的领域包括计算理论、算法与复杂性、程序设计语言、软件设计与理论、数据库系统、人工智能、操作系统与编译理论、信息安全理论与方法、图形学与可视化计算、以网络为中心的计算等。　　科研状况：计算机软件与理论专业是我院重点发展，进步较快的专业。近年来承担国家863、自然科学基金、，以及省部级项目多项。在网络信息安全、中间件技术、并行计算、网格计算、计算机图形学等方面取得了多项前沿性成果。 近几年报考简况：本专业从96年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。　　硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：计算理论、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。 论文要求：论文选题涉及计算机软件的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。　　就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机软件的理论方法，以及软件工程、信息系统、并行计算、普及计算等等的软件系统开发技术，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。 3、计算机系统结构　　研究方向：分布式计算机系统、计算机网络系统与全球个人计算系统、真实感图形生成与虚拟现实技术　　专业特点：计算机系统结构（原名计算机组织与系统结构）专业全面研究各种类型的计算机系统（从单机到网络）的构成、硬件与软件的联系与功能匹配、计算机系统性能评价与改进等。该专业的研究课题涉及高性能处理机系统结构、多机系统、并行计算与分布式计算系统、计算机系统性能评价、VLSL设计、容错计算技术、计算机接口技术、计算机网络系统与通信系统、移动计算、全球个人计算系统等。　　科研状况：本专业近年来承担多项国家科委、国家教委、国家计委及天津市自然科学基金项目，并有多项科研获奖。其中G.T9112计算机解密系统获北京市公安局科技进步二等奖，表面高度复杂实体的CAM获国家科委科技进步二等奖。目前承担国家自然科学基金项目“面向ASIC的真实感图形算法和系统结构的研究”、国家高科技863项目“用于建筑环境仿真设计的分布式多用户虚拟现实系统”、天津自然科学基金项目“分布式多用户VR开发系统平台的研究”和一大批为企事业单位开发的横向科研项目。　　近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。　　硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：应用数学、外语、高等计算机网络、排队论及在计算机中的应用、计算理论、现代计算机体系结构、计算机综合实验、计算机控制及应用、计算机网络研究热点问题、计算机系统仿真、量子计算、密码学与信息安全、面向对象方法学、嵌入式系统设计、统一建模语言、图　　象/模式识别与理解、机器学习、软件体系结构。 　　论文要求：论文选题涉及计算机系统结构的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。　　就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机系统结构、计算机工程、网络工程、嵌入式系统等的应用开发技术、能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。　　计算机系统结构 02 网络与信息安全　　04 计算机通信，信息安全，多媒体信号处理 05 图形图像处理技术　　07 计算机图形图像处理技术、嵌入式系统 09 计算机网络与图形图像处理 10 计算机网络与信息处理　　11 输入输出技术与设备、图像处理与图像理解 12 信息安全理论与技术,嵌入式系统 13 网络安全　　14 信息安全与编码　　15 网络安全和网络计算 16 图形图像和外设　　17 计算机输入输出技术与设备、图形图像处理与理解 考试科目:　　①101政治理论②201英语③301数学（一）④431计算机基础(计算机基础包含离散数学45分；数据结构45分；计算机组成原理60分) 计算机软件与理论 02 面向对象技术　　04 软件安全与编译器体系结构 06 分布计算与互联网技术　　08 并行与分布计算，生物信息学算法 09 软件工程、信息系统 10 软件理论与应用　　11 高可信软件技术、互联网计算与互联网软件、可编程芯片支持软件和嵌入式系统　　12 软件测试与自演化技术 14 程序理解、软件再工程　　15 计算智能的理论、方法与应用　　16 高可信软件技术、互联网计算与互联网软件、可编程芯片支持软件和嵌入式系统