清华大学数据科学和信息技术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数据科学和信息技术考研心得重点与经验
考研资深辅导
2025年04月16日 23:14:35
清华大学数据科学和信息技术考研经验与心得重点
考研政治方面：
政治学习绝对是是理科生的痛，只要掌握了方法，理科生也可以轻松应对政治考试，首先必须声明一点，大家要理性对待市面上所谓的押题参考书，声名鹊起的肖秀荣教授今天也只押到了一道半题，学生们一片唏嘘，所以大家要知道真正的权威就是每年出版的红宝书了，不跟风，不盲目，通读大纲是你复习政治的必经之路，没有捷径可走，一般大纲要至少通读三遍，然后结合做题加深理解，最重要的还是要做政治的历年真题，尤其是主观题部分，每年考试的题目都有个套路可言，关键是要理清批卷老师的给分点，掌握答题的一般性语言，大家只要按照这个方法学习，到考试的时候应对考研题目会轻松很多，不会将希望都放在押题身上，命题组现在很重视这个问题，将来能押中题目一定会只减不增，所以要增强自身自主答题的能力，从容应对考研政治。
考研数学方面：
今年的数学题型变化挺大，挺难的。复习方法就是题海战术。从寒假开始就先把高数本科的高数课本看了一遍，本科的课本可以更快的帮助自己把知识点回忆起来。开学之后三月份就开始做本科的线代课本。方法，看看一章课本，做课后题。过完第一遍课本5月份，时间还早，试了一下复习全书，发现每个题都无法完整做下来，接着我细致的 学习了各种内容，还学了很多解题技巧，做好了一大本笔记，每天早上背数学笔记。快放暑假的时候刷完第二遍，接着进入强化阶段。是按照专题复习的实战技巧，见了各种题目（事实证明我之后刷题所有的题目都没有超出过这个范围，老师威武！！！）。复习高数的时候用的高数十八讲，线代用的李永乐的线代辅导讲义，各刷完两遍后，开始做李范的复习全书，这时候就比较顺手了。关于复习全书，有李范的粉红色的，还有李永乐的红白色的，李范的书历史悠久，且相对较难，李永乐的相对简单。我推荐用李范的。刷完两遍全书，开始做真题。同样是李范编写的真题。我同时做了数一数二数三的真题。我觉得是挺有用的。
考研英语方面：
觉得英语复习无需额外材料，只靠真题加词汇记忆就足够了。我是从十月起开始做真题，买了从2004年至2019年的全套，每周完成两套，一套只做一次。考虑到真题有限，最后留下了最近三年的作为考前模拟练习。在没有新题可做的时候，我会重温之前的题目以保持手感。对于长难句，要熟悉并能灵活运用十几种分析技巧，阅读时主动应用这些方法解析句子。可以用符号或标点辅助拆分句子，找出主干。此外，尝试模仿这些复杂句型构造自己的句子，初期可以从简单的替换开始，逐渐就能自如运用。将全文翻译后，参照参考书籍检查翻译的准确性，分析理解上的误差，并回顾错误题目中的陷阱，以及正确答案为何误导人，确保完全理解整篇文章。切记，稳扎稳打才能快速进步！
考研专业课方面：
数学对数据科学至关重要，它是理解复杂算法和模型的基础。在复习过程中，我特别重视线性代数、概率论与数理统计这两部分。线性代数是理解和操作大数据的关键，要熟练掌握矩阵运算、特征值和特征向量、线性空间和线性变换等概念。概率论与数理统计则是数据分析的基础，理解随机变量、分布函数、期望与方差以及假设检验等内容至关重要。
我建议将理论学习与实际应用相结合。比如，尝试用Python或R语言进行矩阵运算和统计分析的实践，这样既能加深对理论知识的理解，也能提前适应数据处理的工作环境。解决一些实际问题，如预测模型、分类问题等，会你对这些抽象概念有更直观的认识。
再者，数据结构和算法也是这个科目不可忽视的一部分。理解并能灵活运用数组、链表、树、图等各种数据结构，以及排序、查找、图算法等基本算法，对解决问题有直接的帮助。我经常凭编程练习来提升这部分能力，LeetCode和HackerRank都是很好的平台。
机器学习的基本理论和常用算法也需深入理解，包括监督学习、无监督学习、深度学习等。不仅要了解其原理，更要掌握如何调参和优化模型。Kaggle上的数据竞赛是一个很好的实战平台，帮助你在实践中提高。
持续的学习和思考是关键。定期回顾和整理知识点，形成自有的知识体系；阅读相关的研究论文，了解最新的发展动态；积极参与讨论，凭他人的观点激发自有的思考。