在计算机科学与技术的大数据方向考研，关键在于对海量数据的处理、分析与挖掘。以下是几个核心关键词及其应对策略：
1. 数据处理：熟练掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及MySQL、MongoDB等数据库技术，能高效处理大规模数据集。
2. 数据分析：精通Python、R等数据分析工具，能够运用统计、机器学习等方法对数据进行分析，提取有价值的信息。
3. 机器学习：深入理解机器学习理论，熟练运用各种算法，如决策树、神经网络等，解决实际问题。
4. 云计算：熟悉云计算平台如阿里云、腾讯云等，掌握云存储、云计算等技术在大数据处理中的应用。
5. 数据可视化：能够使用Tableau、Power BI等工具将数据分析结果以图表形式直观展示。
6. 编程能力：具备扎实的编程基础，熟练掌握Java、C++、Python等编程语言。
7. 学术研究：关注大数据领域的最新研究成果，积极参与相关学术讨论和项目。
8. 实战经验：通过实习、项目等方式积累实际操作经验，提高解决实际问题的能力。
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