26考研|清华深研院数据科学和信息技术考研考试科目调整及843参考书

2025年7月，清华大学深圳国际研究生院发布重要通知：自2025年全国硕士研究生招生考试（2026级入学）起，数据科学和信息技术专业（0812J3）初试科目由原840数学-数据方向基础综合调整为843互联网+创新设计专业基础综合。此次调整标志着考试方向从传统数学与数据基础转向信息技术与创新设计的跨学科综合能力考察。盛世清北作为专注清华、北大硕博辅导十余年的老牌机构，第一时间梳理科目变革要点，并为考生提供针对性备考支持，现就843科目参考书目进行详细解析。

一、考试科目调整背景与盛世清北应对

此次调整旨在选拔具备跨学科研究能力与创新潜力的复合型人才，考试内容更强调信息技术领域的基础知识与创新设计思维的结合。盛世清北凭借十余年深耕清北硕博辅导的深厚积淀，已全面升级课程体系，针对843科目推出暑期集训营及半年营，由清华导师团队领衔授课，覆盖考试大纲所有核心模块，助力考生高效备考。

二、843科目参考书目详解

843科目分为信息技术类（100分）与创新设计类（50分）两大板块，参考书目兼顾经典理论与前沿应用，考试范围不局限于教材内容，需结合跨学科知识综合备考。

A.信息技术类（100分）

1.《计算机硬件技术基础（第4版）》

作者：李继灿

出版社：清华大学出版社（2024年8月）

内容简介：

本书系统阐述计算机硬件的组成原理与技术基础，涵盖数字逻辑、计算机组成、指令系统、存储器体系及输入输出技术等核心内容，结合最新硬件技术发展（如AI芯片、量子计算基础）更新案例，注重理论与实践结合。

内容特点：

权威性：清华大学出版社经典教材，第四版新增人工智能硬件架构、边缘计算等前沿章节；

实用性：每章配备实验指导与习题，帮助考生巩固硬件设计与分析能力。

2.《计算机软件技术基础》

作者：马世霞

出版社：清华大学出版社（2010年7月）

内容简介：

聚焦计算机软件的核心技术，包括操作系统原理、编译原理、数据库系统、软件工程方法及算法设计，侧重软件生命周期管理与跨平台开发技术。

内容特点：

经典性：虽出版较早，但软件工程思想与算法设计方法论具有普适性；

基础性：适合构建软件技术知识框架，需结合最新编程语言（如Python、Rust）补充实践案例。

3.《概率论与数理统计》

作者：谢安、李冬红

出版社：清华大学出版社（2012年7月）

内容简介：

涵盖概率论基础（随机事件、分布函数、数字特征）、数理统计方法（参数估计、假设检验、回归分析）及随机过程初步，注重数学理论与实际问题的结合。

内容特点：

严谨性：清华数学系教授联合编写，逻辑严密，适合打牢数理基础；

应用性：例题与习题多取自工程、经济领域，培养数据建模能力。

4.《数据结构（C语言版）（第3版）》

作者：李冬梅、严蔚敏、吴伟民

出版社：人民邮电出版社（2024年10月）

内容简介：

以C语言为工具，系统讲解线性结构（数组、链表）、树形结构、图结构及排序查找算法，新增大数据场景下的算法优化案例（如分布式排序、图计算）。

内容特点：

前沿性：第三版全面更新算法实现代码，适配现代编译器环境；

实践性：每章提供算法复杂度分析与实际应用场景，强化编程实现能力。

5.《线性代数（第3版）》

作者：李冬梅、严蔚敏、吴伟民

出版社：人民邮电出版社（2024年10月）

内容简介：

围绕矩阵理论、线性方程组、特征值与特征向量、二次型等核心内容展开，新增机器学习中的线性代数应用（如矩阵分解、降维技术）。

内容特点：

跨学科性：强调线性代数在人工智能、计算机图形学中的工具作用；

直观性：通过几何图形与物理模型解释抽象概念，降低学习难度。

B.创新设计类（50分）

1.《艺术设计概论》

作者：李砚祖

出版社：湖北美术出版社

内容简介：

从设计哲学、设计美学、设计史论及设计方法论等维度，系统阐述艺术设计的本质与规律，涵盖工业设计、视觉传达设计、环境设计等领域经典案例。

内容特点：

理论深度：适合培养设计思维与批判性分析能力；

跨学科性：强调设计与技术、文化、社会的互动关系，契合“互联网+”创新设计理念。

2.《数字媒体艺术概论（第4版）》

作者：李四达

出版社：清华大学出版社

内容简介：

聚焦数字媒体艺术的理论与实践，包括数字图像处理、交互设计、虚拟现实、动画制作等技术，结合元宇宙、AIGC等前沿趋势更新案例。

内容特点：

时代性：第四版新增生成式AI（如MidJourney、Sora）对设计流程的重构分析；

技术性：提供数字工具使用指南（如Unity、Processing），培养动手实践能力。

三、盛世清北备考建议

夯实基础，注重跨学科融合：信息技术类需结合编程实践（如Python、C语言）深化理论理解；创新设计类需关注技术伦理、用户体验等社会议题。

关注前沿动态：考试可能涉及AI大模型、量子计算等新兴领域，建议通过学术论文、行业报告补充知识。

利用盛世清北资源：报名课程可获取独家备考资料（如高频考点手册、真题解析集），并享受1对1答疑服务，精准突破复习瓶颈。

以上是关于【26考研|清华深研院数据科学和信息技术考研考试科目调整及843参考书】的内容，希望能帮助准备考研清北的同学们节约时间，提高上岸的成功率！

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