华东师范大学数据科学与工程考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：华师大数据科学与工程学院数据科学与工程考研经验与复习知识重点
考研资深辅导
2024年11月06日 22:28:03
华东师范大学数据科学与工程考研经验与复习知识重点
考研政治方面：
政治考完就感觉选择要完了，成绩算是平均水平吧。不说太多，就说一下我看的书吧。用的肖秀荣老师的标配，精讲精练+1000题（两遍）+真题+八套卷四套卷（比较权威）+时事政治，风中劲草（后期用来系统的背诵），后来考前各种预测卷就是刷选择题，市面上的题层次参差不齐，不必纠结于对错，关键是保持题感。大题就是真题，肖八肖四，看答案，总结，背诵的过程。政治的话不需要太早，就是多读多背，这东西估计有时候还是要靠政治觉悟的，而且时事很重要，一定要重视。
考研数学方面：
大约在三月左右，我开始研读教科书。我的推荐是在阅读之前，先明确需关注的特定章节，并做好标记，避免盲目学习。对于那些大学数学基础不太扎实的人来说，我建议先仔细阅读教材，以此来熟悉基本概念。由于数学的难度，我在读书时会边看边做笔记，记录下教师强调的关键点和解题策略，这些笔记对后期复习非常有帮助。此外，我还购买了复习大全、历年真题解析及模拟试题。不过，贪多无益，关键是要深入理解和消化。个人认为，只要彻底掌握课本内容，精炼课堂笔记，并反复练习历年真题，效果就会非常显著。
考研英语方面：
务必深入探究考研英语的真实试题！不宜提前过多地练习，以免后期缺乏练习材料。我从五月末才开始涉足真题阅读，起初专注于2005年至2020年的阅读，每日两篇。我会记下遇到的新词并写下它们所在的句子，以加深对词汇语境含义的理解。第一轮主要是为了适应题型，感受真实考试的阅读理解难度。完成这八年的阅读后，为了保持学习节奏，我又迅速做了1997年至2004年的阅读，同样记录生词，但不太关注准确率，毕竟这些年的命题风格与近年有所不同。进入七月中期，我开始了第二轮真题阅读的深度研究。这次，我每天处理四篇阅读，接下来四天每天详细分析一篇，参考黄皮书的解析。由于时间充裕，我把每篇阅读的原文都打印了两遍，一份调整了行距方便逐句手动翻译，对照解析后在我的打印版上做笔记并定期回顾；另一份保持原样，用于整理题目，将题目和其对应的文章内容裁剪下来贴在笔记本上。这个过程耗时耗力，每天只能完成一篇，但对于后续的真题复习非常有益。如果时间紧迫，不建议采用此方法。暑假期间我完成了这个庞大的项目，对考研英语阅读的模式有了深刻的认识。十月至十一月初，我再次回顾了2005年至2020年的真题，此时我前期的打印资料和真题笔记本起了关键作用。十一月中旬至十二月上旬，我印制了英语答题卡，每周六下午两点到五点进行全真模拟测试，如同之前那样仔细研究真题，整理题型，只是省略了手动翻译的步骤。剩余的时间里，我不断查看之前的真题阅读笔记和错题，特别关注那些难度较大的阅读。这样算下来，我对真题阅读大约进行了四五轮，所摘录的真题词汇也依据记忆策略反复背诵了几轮。
考研专业课方面：
这个科目的核心在于理解和应用数据科学的基本理论，以及具备解决实际问题的能力。理论基础包括统计学、机器学习、数据库管理等，这些都是构建数据科学知识体系的基石。对统计学，你需深入理解各种概率分布，如正态分布、二项分布等，以及假设检验、回归分析等基本统计方法。对机器学习，你需掌握线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等算法，并理解其背后的原理和应用场景。数据库管理则要求你熟练使用SQL进行数据查询和处理。
编程能力是数据科学的关键技能，Python和R是最常见的工具，我建议至少精通一种。Python因其强大的库如Pandas、NumPy、Scikit-learn等被广泛应用，R则是统计分析的利器，特别是在可视化方面。不仅要能编写代码，更要懂得如何优化代码，提高效率。
再者，实战项目经验同样重要。凭参与数据分析比赛或者自我实践，提升对数据的理解和处理能力，也是检验理论知识是否真正转化为实际操作的好方式。你从简单的数据清洗开始，逐步到特征工程、模型训练、模型评估和调参，形成完整的数据分析报告。
持续关注行业动态和新技术也很关键。数据科学是一个快速发展的领域，新的算法和技术不断涌现，例如深度学习、自然语言处理、强化学习等，这些都可能成为考试的内容。
在学习方法上，我推荐结合教材和网上的资源，比如Coursera、Kaggle等平台都有丰富的在线课程。多做练习题和历年真题，模拟真实考试环境，有助于提升应试能力。还要定期复习，巩固记忆，避免遗忘曲线的影响。