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指导
考研资深辅导
2024年10月06日 07:48:12
北京大学大数据考研经验与备考指导
考研政治方面：
每天看一两章大纲解析，然后是风中劲草（前两个我经常颠倒顺序），然后去做1000题，对照答案，然后看大纲解析的出处，这样我感觉我自己就记住和理解了大部分，当然还有一些重点题需要好好分析理解的，主要是马原的，毛概也有一些。一开始基础复习不用担心主观题的事情，以选择题的角度考虑知识点就行了。临近考试，我一般都是做一年的真题，然后看后面解释，两相比照，就知道自己哪里没到位了（而且此书有个知识点提纲表格，还不错，有些重难点解析，我看了很多遍），最后是模拟卷的问题，熟知的模拟卷有任汝芬，肖秀荣8套卷和最后的4套卷等，后来我发现任汝芬质量有些低，没有达到我的预期，放弃了，只买了4套卷，认真做了做。最后临考的时候，狂背卷子上的主观题就对了，今年押中的不少。真心建议，真题很重要，四套卷很好。另外，肖秀荣八套卷，经典！选择题认真做，大题看思路，看熟练即可不用背。
考研数学方面：
我的数学开始复习是从大三的寒假开始的，在寒假里自己把课本看了一遍但是基本上什么也没记住，然后在寒假里也把课本上的题做了一遍，看完后基本上也没什么效果只是图一个心理安慰，后来反复刷了很多遍真题，慢慢领悟了一些解题的方法并作了总结。冲刺：必做张宇8套卷，4套卷。我做8套卷的时候，题量太大，总是做不完，时间不够了可以只做选择填空题，大题看看，掌握以下命题的趋势就行。
考研英语方面：
英语的复习开始的较早从开始复习英语之初，我每天都是五篇阅读文章的量，加上做完后对详细解析的阅读，每天英语要花上大概2个多小时的样子。由于个人英语基础较扎实，我没有花时间去背考研英语词汇，但是整个英语复习过程中，我把每篇英语阅读中不认识的词以及词汇都摘抄到笔记本上，每天早上都会花时间记这些词汇和短语，这对于文章的深入理解起到了很大的作用，特别是短语和常用表达，非常有用。
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。