考研清华，更要脚踏实地，不要妄图走所谓的“捷径”。在这里，盛世清北提醒大家：想要备考清华深研院大数据工程硕士，重要的是基础知识掌握是否扎实、能否将所学灵活运用，而不是投机取巧，不能轻信押题，压中或者压不中，这个结果只能自己承担。

为帮助考生少走弯路，盛世清北整理了清华深研院大数据工程考研参考书，供报考清华的考生参考。

专业介绍

清华大数据工程硕士专业旨在培养具备数据分析与应用相关技能，具有较宽知识面、独立获取知识能力、较强实践能力、创新意识和团队合作意识的大数据专业人才。课程设置涵盖数据分析、数据挖掘、大数据处理、机器学习、数据库系统等相关课程，旨在为学生提供全面的知识体系和实践技能。

考试科目

解读：

清华大学深研院大数据工程为清华大学深研院电子信息专硕下设研究方向；

2025年清华大学深研院大数据工程计划招生16人；

大数据工程考试科目共四门，分为两门公共课考研外语和考研政治各100分，一门专业基础课及一门专业课各150分，总分500分；专业课分数占到了300分，同学们一定要重视专业课的重要作用。

参考书（仅供参考，可能会随年份变化，可咨询盛世清北老师）

《数据结构》 (C 语言版) (严蔚敏、吴伟民 清华大学出版社）

内容简介：

这本书涵盖了各种基本和重要的数据结构，包括：

线性表：顺序表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）等。

栈和队列：栈的定义、操作和应用；队列的定义、操作和应用（循环队列、链队列）。

数组和广义表：数组的定义和操作；广义表的定义和操作。

树形结构：二叉树（性质、遍历、存储结构）、树和森林（转换、遍历）、赫夫曼树及其应用。

图结构：图的定义和基本术语；图的存储结构（邻接矩阵、邻接表）；图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）；最小生成树（普里姆算法、克鲁斯卡尔算法）；最短路径（迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法）。

查找：顺序查找、折半查找、分块查找、哈希查找等。

排序：插入排序、快速排序、选择排序、归并排序、基数排序、希尔排序等。

内容特点：

理论与实践相结合：不仅介绍了数据结构的基本原理，还提供了丰富的应用实例和算法实现。

语言实现：采用C语言进行算法和数据结构的实现，有助于读者理解底层细节和内存管理。

内容丰富：涵盖了数据结构领域的各个方面，为读者提供了全面的知识体系。

循序渐进：从简单的数据结构开始，逐步深入到复杂的数据结构和算法，使读者能够逐步掌握。

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