北京信息科技大学大数据技术与工程考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-北信科经济管理学院大数据技术与工程考研经验与备考注意事项
考研资深辅导
2024年10月05日 00:21:59
北京信息科技大学大数据技术与工程考研经验与备考注意事项
考研政治方面：
从十一月起，我会考虑购买完整教材，关于政治复习，官方机构会整理当年的重点知识点，形成一本名为“红宝书”的指南（此书由教育部门发布，内容全面，但未标注重点）。任汝芬的序列一是基于红宝书稍作改编，只用蓝色突出关键点，其他部分保持原样；肖秀荣系列亦如此。我个人推荐任汝芬的版本，因其布局清晰。看完书后，可以尝试做一些模拟试题，可以选择任汝芬的序列二或是肖秀荣的一千题，我个人倾向于后者，因为任汝芬的答案缺乏详细解释。
在自习室，一些考研伙伴开始诵读《风中劲草》，据说这本书在业界口碑极佳，其知识框架划分得十分清晰。不过，我可能不太适应它的编写风格，所以我对那三本教材只是略作浏览，并未深入。此外，我觉得它并没有传说中那么神奇。到了考试前的最后一月，我会购买肖秀荣的时事政治书籍，同时在最后阶段冲刺背诵肖秀荣的考点精华，以应对最后的押题环节。任汝芬的最后四套题中，选择题部分做得不错。而肖秀荣的最后四套题尤其重要，特别是简答题部分，今年似乎命中了两道题目。想要取得高分，务必熟记这类冲刺备考资料。
考研数学方面：
在准备考研之初，我选择了《微积分》、《概率论》和《线性代数》作为主要的学习资料，通过这些书籍来奠定基础，掌握各个概念、定理和公式。每本书的课后练习我都亲自动手完成。至于复习的范围和考试的重点，我会参照教育部发布的《大纲解析》来指导。关于概率论，我想特别提一下，虽然在大学时期我觉得这门课程相对容易，但在考研过程中，我发现它实际上具有相当的挑战性，特别是数理统计的部分。对于数学而言，如果想要取得高分，我建议从基础知识着手，自我提炼解决问题的方法和技巧，例如掌握极限计算的关键点、运用表格快速解决积分问题等，这些都是非常实用的策略，并且在市场上很难找到他人详尽的讲解。此外，每道题目都应全力以赴地解答，即使一眼看上去就会了也不能掉以轻心。这是我亲身经历的惨痛教训，也正是由于这个原因，我决定再给自己一年的时间去弥补这一疏忽。
考研英语方面：
英语在考研中堪称首要难题，尤其对人文科学专业的学生来说更为苛刻。因此，每年因英语成绩不佳而受阻的人数众多。接下来的三个多月，我主要专注于三个方面：词汇、阅读和写作。词汇如同地基，至关重要，我将过去十年阅读中的陌生词汇逐个标记，制作成词汇手册反复研读，大概看了四遍左右。阅读占据了考研英语的一大半，我完成了近十年的所有阅读理解题目三次（第一次做题并标记生词，第二次全文翻译以理解结构，第三次全面回顾并提升解题策略），使用的资料是丁晓忠的真题超精解以及黄皮书中配套的《考研英语应试精华》。对于写作，我遵循老师的指导，背诵了一些历年真题范文，分析其词汇选择、句子构造和思维方式，后期则准备了几套万能模版作为杀手锏。至于翻译、完形填空和新题型，在巩固好词汇和阅读的基础上，结合真题练习，相信问题不大。
考研专业课方面：
大数据技术基础涵盖的内容广泛，主要包括数据采集、处理、存储、分析以及可视化等多个环节。Hadoop、Spark等开源框架是核心知识点，你需深入理解其工作原理，比如Hadoop的MapReduce模型和HDFS分布式文件系统，以及Spark的RDD（弹性分布式数据集）和DAG执行模型。这些是大数据处理的基础，也是面试和项目中常被问到的部分。
对数据分析部分，掌握SQL语言是必备技能，尤其是窗口函数、JOIN操作和子查询的应用。熟悉Python或R语言中的Pandas、Numpy、Scikit-learn等库，能进行基本的数据预处理和建模。统计学知识，如假设检验、线性回归等，也是分析数据的关键。
再者，了解NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra等，以及云计算平台如AWS、Azure或Google Cloud的基本概念和应用，你在解决实际问题时有更全面的视角。
实战经验至关重要。尝试参与一些数据分析比赛或者自己找数据集做项目，将理论知识应用到实践中，不仅能提升编程能力，也能帮助你更好地理解大数据的实际应用场景。
在学习方法上，我认为“理解+实践”是最有效的。对每一个新的概念，不仅要它是什么，更要理解它是怎么工作的，为什么这样工作。凭编写代码、模拟实验来加深理解。定期复习和做题也很重要，这有助于巩固记忆并检查自有的学习进度。