大数据技术是一门综合性的学科，涉及计算机科学、统计学、数据处理和分析等多个领域。对于准备升本的学生来说，需要系统地掌握这些基础知识，并能够将理论应用于实际问题解决中。以下是一些建议的学习科目：
1. 数据结构与算法：这是大数据技术的基础，涵盖了各种常见的数据结构和算法，如数组、链表、栈、队列、树、图等。了解这些基本概念有助于更好地理解和处理大规模数据。
2. 数据库原理：学习关系型和非关系型数据库的基本概念、设计方法、查询语言以及优化策略。掌握数据库技术对于存储、检索和管理大量数据至关重要。
3. 计算机网络：了解计算机网络的基本原理、协议和模型，如TCP/IP模型、OSI模型等。掌握网络知识有助于在大数据环境中实现数据的传输和共享。
4. 操作系统：学习操作系统的基本概念、进程管理、内存管理、文件系统等。了解操作系统的原理有助于理解大数据技术中的资源调度和性能优化。
5. 计算机组成与架构：了解计算机硬件的基本组成，如处理器、存储器、输入输出设备等。掌握计算机组成原理有助于更好地理解和优化大数据技术中的硬件资源。
6. 软件工程：学习软件开发的基本原则和方法，如需求分析、设计、编码、测试和维护等。了解软件工程的知识有助于提高大数据项目的开发效率和质量。
7. 大数据技术相关课程：根据学校的课程设置，可能还包括Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架的理论知识和应用实践。通过深入学习这些框架，可以掌握大数据处理的基本技能。
8. 数学基础：大数据技术的许多领域都需要较强的数学背景，如概率论、数理统计、线性代数、微积分等。掌握这些数学知识有助于更好地理解和处理大数据数据。
9. 统计学：学习统计学的基本概念、方法和应用，如概率分布、假设检验、回归分析等。了解统计学知识有助于在大数据中进行数据分析和挖掘。
10. 机器学习与人工智能：随着大数据技术的发展，机器学习和人工智能变得越来越重要。学习相关的基础知识和算法，如监督学习、无监督学习、深度学习等，有助于在大数据领域中实现智能化分析和决策。
总之，升本考试需要全面系统地复习上述科目，并注重理论与实践相结合，通过案例分析和项目实践来提高自己的综合素质和能力。同时，还可以参加一些在线课程或培训班，以获得更系统的学习指导和帮助。
