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复习技巧
考研资深辅导
2024年10月13日 10:27:00
北京信息科技大学大数据技术与工程考研经验与复习技巧
考研政治方面：
自从10月份高等教育出版社发布了《考研政治大纲解析》，作者便开始了复习。尽管这本书内容量适中，但其内容略显枯燥，类似的叙述方式易使读者混淆。然而，完成初步的马克思主义原理学习后，接下来的毛泽东思想与中国特色社会主义理论部分就会显得较为直观，至于近现代史和思想政治理论则相对较易理解。作者搭配使用《肖秀荣1000题》阅读，每章节结束即做相关选择题，这样的方法让他受益匪浅，因为题目有助于他识别学习要点（即便所有内容似乎都很重要）和区分各个知识点，从而避免混淆。鉴于他在后期几乎没有大量背诵，他对这轮深入阅读格外重视，尤其是考虑到他的阅读速度较慢却能记住不少内容，他自豪地称之为“理解式记忆”，并极力推广这个方法。有专家建议再次精读《大纲解析》，如果有足够的时间。另外，他还抄录了《肖1000》的所有解答和答案，尽管并未留下深刻印象，但他相信这种潜移默化的学习或许也有其价值。
考研数学方面：
尽管分数不算顶尖，但我想分享一下我的经历。我主要参考了数学大纲、教科书、二李的全书、李正元的真题集、660题、400题及合工大的模拟卷。资料不在多，关键在于精，更重要的是勤于动手练习。每个人的进度不同，所以我就不详述具体的时间规划了，自行调整最适合自己的学习节奏。刚开始复习时，即使全书上的题目都感到困难也不必惊慌，这是很常见的状况。我特别推崇660这本书，虽然用了两个月才完成，但它确实帮助我在第二次刷全书时解出了大约七八成的问题。
对于套题部分，我采取了一种策略：每五套卷子为一个周期，其中包括三套真题和两套模拟题，这样可以适应不同的难度层次。以十天为一个周期，一天做一套题，第二天用来校对答案并复习之前的错题。然而，我比较粗心，常常看错题目或在计算中出错，导致真题和模拟题的成绩往往达不到130分，当时我很焦虑，因为我的目标是130分以上。不过，考试时仔细答题，结果还算满意。因此，我认为平时不必太纠结于模拟成绩，无需与他人比较，重要的是从错误中吸取教训，避免重蹈覆辙。始终记住，最后的实际考试才是决定你分数的关键。
考研英语方面：
学习英语并非短期内就能见效，它要求持续的努力和长时间的积淀。你的努力可能在短时间内难以显现效果，即使你专心致志地学习了一个月也可能察觉不到明显的提升，但这其实是常态。因此，即使进步微乎其微，也不能放弃学习。如果你的英语成绩未能达标，这提醒我们务必高度重视英语学习。
建议每天下午2至5点安排复习英语。在暑假前的基础阶段，主要任务是记忆单词，并完成1996年至2004年的真题阅读。每篇文章都需要深入剖析，理解和掌握其中的所有词汇和短语，同时分析每个选项的正确与错误原因，理清每个句子的结构，尤其是复杂的长句，最好能够全文翻译甚至背诵。初期阶段重在打基础，初遇真题阅读感到困难、错误多或者速度慢都是正常现象，别气馁，学习总有个过程，随着时间推移会逐渐改善。
暑假后进入强化阶段，以最近十年的真题为核心，但近几年的真题应保留作为模拟考试使用，因为真题资源宝贵，需谨慎对待。继续保持对真题阅读的深度解析，建议准备一本笔记本记录生词、短语和复杂句子，每周回顾一次。真题阅读需要反复操练，仔细研读，至少要完成三次以上，以便找出命题模式。此时可开始独立的翻译训练。英语翻译颇具挑战性，通常涉及长句和陌生词汇。初期阶段，建议仔细分析近十年的真题翻译句子。
对于写作部分，基础较弱的学生从暑假开始，基础较好的则可从九月或十月启动。切勿依赖作文模板，临时抱佛脚只会导致分数偏低。推荐参考王江涛的《高分写作》，书中有历年真题和必备范文。我按照类型，将每个题目类型的作文至少背一篇，然后默写并改正错误，持之以恒直至考试前夕。后期尝试用自己的语言来撰写作文，因为考研作文的主题范围有限，考试时结合所背内容灵活运用即可。
对于新题型，自2005年起的真题应反复练习，理解其中的规律，尤其是代词的考察方式，相对简单。至于完形填空，因得分不易且时间紧张，我并未过于专注准备，一般能得到4-5分就足以避免拖后腿。最后两个月的冲刺阶段，继续以真题为中心，不断重复做题，寻找解题规律。12月份起，每周六下午进行英语模拟考试，可以使用真题或模拟题，关键在于熟悉时间管理和答题顺序。模拟考试至关重要，不容忽视。
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。