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复习指南与经验
考研资深辅导
2024年11月12日 10:32:43
华东师范大学数据科学与工程考研经验与复习指南
考研政治方面：
在政治科目的考试中，应对策略是关键。客观题主要依赖于阅读教材和大量练习，而主观题则需在考前进行全面且狂热的记忆。关于考试技巧也值得一提。我个人的政治成绩算是中规中矩，但我对此已经感到相当知足。时间管理至关重要，我将大约半小时用于解答选择题，然后全力以赴地解答大题。然而，由于对哲学和历史大纲的题目把握不足，我决定把它们留到最后，结果前三道大题耗费了过多时间，导致这两道题只能匆忙且简略地作答，尽管如此，我还是感到相当满意了。
考研数学方面：
数学的学习重在实践，我主要用的是张宇的《高等数学十八讲》以及李永乐的《线性代数辅导讲义》来提升技能。此外，我还做了《660题》、《真题大全解》以及其他一些模拟的八套卷和四套卷（具体名字有些模糊）。在这里，我想分享一下心得与教训。数学的核心是领悟，对于线性代数这门课程，尽管分为六个部分，但实质上它们相互关联，形成一个统一的整体。因此，在学习时，整合和比较是非常关键的步骤。遇到数学中的难点，起初我倾向于暂时搁置，但后来发现这样问题堆积如山，所以最好的办法还是及时向老师求解。
考研英语方面：
我在准备全面阅读翻译时进行了实践，从10月起便专注于真题的翻译部分。对于完形填空，同样是从10月之后才着手，尽管分数占比不高，但也不能完全忽视，如果认真对待，通常20道题中能答对10道。我深有体会的一点是：词汇至关重要。我一直向学弟学妹强调单词的记忆，“需要反复背诵30遍，中间不能间断，一直持续到考试前一天。”其余的部分自然会随之进步。或许是因为我在高中的语法基础扎实，即便没有刻意记单词，也就是“只有框架缺少内容”，一旦填补了这些词汇空白，问题就不大了。但对于语法基础薄弱的同学，我还是建议翻阅一下语法书籍。
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。