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经验与备考技巧
考研资深辅导
2024年10月06日 08:30:13
清华大学数据科学和信息技术考研经验与备考技巧
考研政治方面：
得分平平，但个人觉得运气相当好。自十月起，意识到起步较晚，我便着手攻克肖1000题，在十二月初仍专注于选择题练习。我认为政治无需过分依赖死记硬背，毕竟记忆容易消退，尤其是对我这种长期未涉政治理论的人来说。通过大量做选择题，我培养出了识别陷阱的能力，做得越多，无须刻意背诵，自然而然就记住了。最终成绩揭晓，感到自己挺幸运的。
在放松时，我会浏览《风中劲草》，不经意间接触到的知识点反而印象深刻。另外，我发现听课能加深理解，许多内容不知不觉地印在脑海中。因此，即使只背了肖4的大题部分，我也取得了满意的成绩。关于复习资料，我购买了肖秀荣的所有书籍，还有蒋五及其他市面上能找到的所有模拟卷来刷选择题。整个十一月至十二月中旬，我都专注于选择题训练，最后冲刺阶段背诵肖4，一切顺利。
考研数学方面：
我对数学颇有心得，这次数学考试的大转折中幸免于难，我想简单分享一下关于数学学习的心得。对于大多数人来说，数学成绩与投入的时间密切相关，策略当然关键，但时间的投入同样必不可少。考研数学其实并不吓人，大部分题目都是基础性的，考验的是你的毅力和细致。我个人使用的参考资料相当丰富，上学期几乎全力以赴于数学，如李王全书、二李全书、张宇的36讲和1000题、李永乐的660题部分、历年真题、张宇的四套卷以及合工大的五套卷。我有几本甚至做了不止一遍，列出这些并不是建议每个人都跟我的进度一样，有人可能认为题海战术并非最佳，尽管我个人对此持有不同看法。我希望你们在掌握课本知识后，能挑选合适的全书来深化理解。
其次，面对数学的海量习题，有了充足的时间，有效的策略就能发挥巨大作用。对于数学，总结是非常关键的一环，一定要亲自做笔记。最后，如果你在完成真题后仍有余裕，不妨尝试一些模拟题，数量不用过多，分数也不必太在意。做模拟题的目标是锻炼自己应对新题目的快速反应能力和精确计算的能力。由于真题已经做过，我们需要通过模拟题来提升这方面的能力。我强烈推荐合工大的五套卷，难度适中，比张宇的四套卷简单，却又比真题稍具挑战性。今年的真题在我看来，与合工大的难度相当。希望你们根据自身情况，灵活选取适合自己的资料和方法。
考研英语方面：
由于我的英语水平有限，语法这类概念对我来说如同难以解读的天书。自始至终，我在学习英语时全凭直觉。以前我尝试过使用黄皮书的试卷版本和张剑的阅读材料，那本书分为两部分，上册包含八十多个基础练习，下册则有六十多个进阶篇目，当时我几乎是靠着猜测来完成的。然而，精读方法对我产生了显著的影响，它帮我澄清了早期那些模糊不清的真题，使我对阅读背景、复杂句子以及解题策略有了深入理解。到了后期，我能在更宏观的角度去处理阅读题目，更容易把握文章的主题和主旨，减轻了许多压力。至于作文，我构建了自己的模板，每个人都需要明确每个句子要表达的内容和大致的格式。拥有个人模板不仅能提升写作速度，还能防止因考试紧张而导致思路混乱。
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。