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经验与备考知识重点
考研资深辅导
2024年09月22日 20:38:30
北京大学大数据考研经验与备考知识重点
考研政治方面：
我使用的复习资料主要以肖老师的系列为主，包括知识点讲解与精炼练习，接着是一千题，最终是必备的肖四大预测。我认为教材选择差异不大，关键看个人偏好。九月起，我开始慢慢研读那本详尽的精讲精练，从头至尾梳理一次。进度缓慢是我一贯的问题，我在做一千题时还在继续阅读精讲精练（惰性是我一大障碍）。基础知识巩固后，可等待考试大纲发布，购入大纲解析辅助理解，随后还有风中劲草和知识点背诵版，这些我都购买了，但并未深入研读。建议各位精选几本书深入学习，不必贪多。冲刺阶段，除肖四外，我还添置了蒋五，其他资料则未涉及。选择题重在基础，根基稳固分数自然理想。至于分析题，需灵活运用知识去解读材料，很多考生常犯错误，只列举知识而忽视与材料的结合，这会导致得分偏低。在日常练习一千题的分析题目时，思考比动手更为重要，理解和掌握解题思路是关键，无需每道题都亲自动笔。
考研数学方面：
我对数学的理解是，关键在于掌握方法，养成良好的解题习惯比速度更重要。下面分享我的复习策略。在大三下学期，课程繁重，老师们频繁点名，留给考研的准备时间非常有限，主要集中于晚上和周末。那时我主要是通读了一遍教材，并完成了课后练习题。但现在回想起来，那些课后题并非必要，除非你有充裕的时间，否则专注于教材本身就已经足够，因为后续复习时，你会忙于应对复习全书中的大量题目。暑假期间，我只在家待了六天，那个时期最难熬，炎热的天气和学校的糟糕伙食都是挑战，但只要能坚持下来，就是一种胜利。这个阶段，你们可以开始接触全书，无论是李永乐的还是陈文灯的，差别不大。九月，我集中精力做了李永乐的660题，这是一本很好的资料，涵盖了大部分填空和选择题类型，需要深入理解和反复练习。到了十月，我开始做模拟题，主攻李永乐的全真模拟400题，难度颇高，可能会让人感到挫败，但完成之后你会发现收益颇丰。十一月，我开始做历年真题，那时候做起真题来就会觉得轻松多了。
考研英语方面：
英语要把握阅读真题，需要指出的是考研毕竟时间有限，不可能把所有做到尽善尽美，所以，即使前一部分词汇没有全部记住也没什么关系，因为在后续阅读训练中背得词汇更加重要，在第一遍做阅读的过程中，一天做1到2篇真题，先按时间做，每篇20—30分钟，做完之后不对答案，重新检查，再做一遍看看会不会有一开始做错或者没来得及做得题，然后对答案，思考错误，如果看不出错误看解析，总结。最后无死角通读全文，保证没有任何不会的单词和长难句，这样下来一篇基本要将近两个小时，而且开始做的时候极其痛苦，不过，提高也会非常快。
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。