北京大学大数据考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：北大数学科学学院大数据考研备考技巧与经验
考研资深辅导
2025年04月01日 15:26:11
北京大学大数据考研经验与备考技巧
考研政治方面：
在完成《形策》的学习后，距离《肖八》发布大约还有一周的时间，我选择重做了近幾年来的客观题真题，因为此前我一直专注于选择题的模拟训练，现在通过实战来熟悉真题的风格并调整答题感觉是必要的。此外，从11月下旬开始，我便着手进行马克思主义哲学的主观题练习，自己先整理知识点，然后对照答案进行校对。
考研数学方面：
我第一遍真题用的李永乐和王式安的真题解析书籍版的，按照章节做，同时把每一章出现的真题类型都总结一下，里面的真题包括01年之后的这些都要做。然后进行做第二遍真题，这次用的事李永乐王式安的真题解析试卷版的，按照年份做，这是按照考试时间，模拟考场来做。同时又从头开始做书本样式的真题。总体来说就把真题做了三遍，然后就离考试不远了，最后期间就看自己总结的真题类型和解法。我想告诉大家是要好好重视真题的作用，一定要把近十年的真题搞明白，要达到无论看到哪年真题都能知道考察的知识点并且能顺利做出来，你的数学成绩肯定不会差。强化阶段最迟拖到9月中旬，但能不拖就不要拖了，直接开学就进入数学的冲刺吧。
考研英语方面：
整个复习过程我都是分块复习的，先复习阅读，然后新题型，然后完型，最后是作文。但一直没有完整的做过套卷，虽然每一部分能把握好时间，但考试当天完整的做下来时间就不够了，完型没有时间做，题都没看，全部是瞎蒙的，大家一定吸取教训，不要无故失分。最后客观题扣了一分，还有18分来自翻译和写作。个人认为写作占了绝大一部分,完型和翻译倒不用刻意准备，历年阅读文章需要研究。我的方法是，每天一篇，首先计时做完题目。然后逐字逐句翻译，我并没有写下来（觉得太浪费时间），就不会的句子在书中结合解析做出标注，不懂的单词也不要落下。如此研读大概需要两个小时，最后才是题目，错项和正确项都要分析，正所谓知己知彼百战不殆。关于写作，遥想那些个清晨，朗朗书声在教学楼顶盈盈绕绕，三日不绝……其实我对写作已经比较重视了，奈何没有学好方法论，背过的文章就好比解放西的美女，只是当时觉得很美，到了考场一个都没有想起。至于练字，我也试过，也有模有样，只是考场时间紧张，原形毕露。如果要练，一定要提高速度，让它成为你的日常！
考研专业课方面：
“数据科学基础”涵盖了统计学、计算机科学以及数学等多个领域，扎实的基础知识至关重要。统计学部分，理解和应用假设检验、线性回归、逻辑回归等基本概念和方法是基础，贝叶斯统计和时间序列分析则是进阶内容。我建议使用《统计学习方法》或《The Elements of Statistical Learning》作为主要参考书，结合R或Python的实际操作，将理论与实践相结合。
在计算机科学方面，掌握数据结构（如数组、链表、树等）和算法（排序、查找等）是必备技能。编程语言的学习也是必要的，Python因其易读性和丰富的数据分析库，如Pandas和NumPy，成为了首选。我推荐LeetCode网站进行算法训练，凭实际编写代码来提升能力。
数学部分，线性代数和概率论与数理统计是最核心的部分。线性代数中的矩阵运算、特征值、特征向量等概念对理解机器学习模型至关重要；概率论则为理解和建立随机模型提供了基础。《线性代数及其应用》和《概率论与数理统计》都是很好的教材。
学习过程中，我一直坚持做笔记，整理关键知识点，定期回顾，这是保持记忆鲜活的关键。我积极参加在线论坛的讨论，如Coursera、Stack Overflow等，这些问题解答平台对我深入理解概念帮助很大。
项目实践是巩固理论知识的最佳方式。尝试参与数据分析竞赛，如Kaggle，或者自己找数据集进行实战练习，这不仅提升编程能力和问题解决技巧，也能你更好地理解数据科学的实际应用。
要充分利用网络资源，比如MOOCs(大规模开放在线课程)和GitHub上的开源项目，这些都是自我提升的好途径。数据科学是一门实践性很强的学科，理论与实践并重真正掌握。