清华大学精准医学与公共健康考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-清华深圳国际研究生院精准医学与公共健康考研复习方法与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年04月03日 21:20:11
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天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








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常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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清华大学精准医学与公共健康考研经验与复习方法

考研政治方面:

政治选择题占到一半,重要性不容忽视。这次考研,我在10、11月,用了一个多月的时间重点攻选择题。这些选择题基本上都是基础知识,每年变化不大,所以用去年的书也没关系。一共10来本电子书,我把其中的选择题都做了,每天1~2套。不熟悉的知识点,做完后一定要回归书本,看书里原话是怎么讲的,易混淆的和自己常错的知识点简单地背一下。第一遍背可能很痛苦,但背了一段时间后就会发现做题的质量有所提高。由于是电子版,我就把自己所有的错题都分门别类地复制粘贴到一个word文档里,以便发现自己的薄弱环节。

考研数学方面:

我自幼便在数学领域表现出色,因此我想告诉年轻的朋友们,务必重视数学的学习。这个科目需要投入大量的时间和努力才能领悟其奥秘。数学是最具区分度的学科之一,充斥着各种需牢记的公式和定理,我当初就曾因记不住某些公式而在考场上下苦功推导。此外,它的解题技巧多样且题目形式灵活多变,只有通过海量的练习才能积累足够的应对经验。

考研英语方面:

我在暑假前夕启动了英语学习,首当其冲的是攻克词汇关。通过研究真题中单词的出现频次来记忆,这种方式让我觉得效率颇高。暑假期间,我坚持每日下午专门抽出时间来复习英语,尤其是阅读理解,这是个关键点,需要不断操练。我个人认为英一和英二的难度相差无几,因此我两者都进行了练习。我使用的参考资料是陈正康的,效果很好。进入十月,我开始使用唐静的翻译书,它给我带来了不少帮助。至于写作,我选择了王江涛的教材,每天背诵并默写一篇文章,后期我自己构建了一些模板,经过老师的修改指导,就足够应对考试了,这样在考场上能节省很多时间。我认为英语备考并不需要额外的阅读材料,二十年的阅读真题已经绰绰有余。即使我将阅读部分做了七遍,也不敢确保全对,重要的是深入理解和掌握每一个句子、每一个选项背后出题人的意图。

考研专业课方面:

数学基础是这个科目的基石。你需扎实掌握线性代数、概率论与数理统计的基础知识。线性代数中的矩阵运算、特征值和特征向量、秩和逆矩阵等内容是高频考点。对概率论,理解随机变量的分布、期望和方差,以及条件概率和贝叶斯定理至关重要。数理统计部分则需熟悉参数估计和假设检验的基本理论。

数据分析技能是数据方向的核心。熟练使用Python或R语言进行数据处理和分析是必备的。理解并能应用回归分析、聚类分析、主成分分析等基本统计模型。对机器学习的基本算法如决策树、支持向量机、神经网络等要有深入的理解,包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。

再者,数据结构和算法也是考试的重点。链表、树、图等基本数据结构要能够灵活运用,排序和查找算法的复杂度分析不能忽视。对图论问题,如最短路径、最小生成树等经典算法也要有清晰的认识。

在学习过程中,我建议多做题,尤其是历年真题和模拟题。凭解题,不仅巩固理论知识,还能提升解决问题的实际能力。参加讨论组或者找研友一起探讨难题,有效提高学习效率。

理论与实践相结合非常重要。尝试用所学知识去解决实际问题,比如参与数据分析比赛,或者自己找数据集进行实战训练。这样既能加深理解,也能锻炼编程能力和问题解决能力。

The End