华东师范大学电子信息硕士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电子信息硕士考研复习知识重点与经验
考研资深辅导
2024年12月12日 09:09:44
华东师范大学电子信息硕士考研经验与复习知识重点
考研政治方面：
新学期伊始，我着手准备复习政治，购买了肖秀荣的全部教材。精讲精练主要涵盖理论内容，然而在通读一遍之后，我的感觉却是：“讲了些什么呢？”实在是记不住啊！由于知识点繁多，初次阅读往往难以留下深刻印象，与周围的同学交流后发现，他们也都有类似的经历，所以如果你感到困惑，也不必过于焦虑。对于政治底子薄弱的人来说，理解理论知识是必须的，特别是马克思主义基本原理。而对于有一定基础的朋友，毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论，中国近现代史纲要，思想道德修养与法律基础，可以略过不看，直接进入后期的背诵阶段。政治学习中有这样一句口头禅：“得多项选择者得天下！”多选题在考试中占据关键地位。单项选择题和简答题大家得分相差无几，真正拉开差距的是多选题的表现。因此，在复习过程中，务必多加练习选择题，尤其是多选题，再三强调，多选题真的非常重要！我亲自完成了肖秀荣的1000题，并且重复了一遍。此外，政治还包含时事政治部分，这部分需要关注国内外最新的政策、方针和重大会议等信息。临近考试时，我的老师点出了其中的重点，并传授了一些答题技巧，这对这部分的学习很有帮助。到了备考后期，市面上出现了许多模拟试卷，我选择了肖秀荣的八套卷和四套卷，这两本书强烈推荐，答案可以直接用来背诵。我还尝试了蒋中挺的五套卷，也有一些题目命中了，所以建议大家也可以做一做，多做题总归是有益的。顺便提一句，政治大纲实用性不大，没有必要购买。我个人推荐“风中劲草”，它对知识点的归纳很到位，适合直接背诵以应对选择题和部分简答题。总的来说，政治复习的关键在于记忆，但不必过早开始，制定合理的复习计划即可。
考研数学方面：
从四月初我便着手研读李永乐复习全书，大约反复研习了五六次。这本书堪称经典，内容扎实，尤其是那些证明题部分，需要静心去琢磨。初期可能会觉得这些题目棘手得令人头疼，甚至有些沮丧，但只要坚持多做几次，就能逐渐领悟到证明题背后的思维脉络。因此，面对证明题时，要有足够的耐心去攻克。我有一个专门的错题集，与全书相辅相成，其中收录了一些我认为有价值的题目，用于拓展思考，同时记录了我的错误，即使重复犯错的题目也会被我摘录下来，定期重做。今年的一道填空题最后一问，我发现其题型与我之前常犯错误的题目颇为相似，顿时感到既熟悉又亲切，于是沉下心来解答，虽然选择题错了一道，确实是我还没掌握到位，但填空题全都答对了。我想这得益于我平日里专心致志地研究全书，无论做多少次，都不会提前偷看答案，尽管诱惑很大，但必须等到全部完成后再核对，否则练习就失去了意义。
考研英语方面：
我是从四月份开始背单词的，关键不要老换书，一本书一直用下去，不要看别人用什么书你也跟风，关键适合自己就好。一天背一点，不要贪多，到五月份大约过了一遍吧~其实这一遍下来感觉啥也没记住，可能心里有安慰吧，我到9月份还买了朱伟的恋恋有词，拿着书背，很有效果。从五月份开始对英语的学习除了背单词又多了一项——看长难句加做真题！（从1997年开始只做阅读partA部分），一天一篇，每篇都把里边不认识的单词、词组查好抄在笔记本上（在这里要特别提醒下学弟学妹，只做真题就够了，千万不要做模拟题，不仅浪费时间，还会误导你。）到大约六月份吧，这一遍就差不多做完了。这时候买的是张剑的真题黄皮书试卷版，还是只做partA,还是一天一篇，还是做完就整理，记住，光做不分析不整理等于白做！我光整理partA基本就整理了两笔记本，边整边背，要知道，真题里的单词重复率真的超级高，整理真的很重要，越到临近考试基本每科都是拿着笔记在看，而不是厚厚的单词书，书都是越看越薄的。注意，最近三年不要再做了，因为最后要当模拟题。在做真题的过程中，就没再过厚厚的单词书，而是背真题里的单词，这些就够背了。过完这一遍阅读之后，再从2005年开始做第二遍，在这里说明一下我都是复印下来做的，这样不仅可以重复利用真题，而且很有做试卷的感觉。这一点学弟学妹可以借鉴一下。做第二遍就比第一遍快了，我还是一天一篇，但与第一遍不同的是，我做完一篇翻译一篇，记住，不是口头翻译，而是书面的写下来，再和书上的翻译对照，看看自己翻译的不对的地方再改正，这个过程不仅可以加深对文章的理解，还锻炼了自己的翻译能力~在过这遍的过程中我也做了完型和新题型，完成了这两个题型的第一遍复习，到了11月份才开始复习的翻译和作文，学弟学妹一定吸取教训，作文书可以多买几本多背点，自然就能形成自己的思路。
考研专业课方面：
“数据工程基础”是一门涵盖广泛且深入的课程，它包括了数据库系统、大数据处理技术、数据清洗与预处理、数据存储和数据建模等多个领域。对数据库系统，你需理解和掌握SQL语言的基本操作，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE，以及更高级的概念如视图、索引、事务等。理解关系代数和范式理论也是必不可少的。
大数据处理技术是的热门话题。Hadoop和Spark框架的应用是考试的重点，需理解它们的工作原理，尤其是MapReduce和Spark RDD的核心概念。NoSQL数据库的特性，如MongoDB或Cassandra，也需有所了解。
在数据清洗与预处理部分，你需熟悉各种数据质量问题，如缺失值、异常值和重复值的处理策略，以及特征选和数据转换的方法。这部分理论与实践并重，需凭实际项目来提升技能。
数据存储和数据建模则是考察设计能力和抽象思维。理解不同类型的数据库（如关系型、非关系型）及其适用场景，学会使用ER模型进行数据建模，这些都是关键。
在学习方法上，我认为最重要的就是理论结合实践。对每个概念，不仅要理解它的含义，还要尝试应用到实际案例中去。比如，你搭建自有的Hadoop或Spark集群，亲手运行一些大数据处理任务。多做练习题和模拟题，有效检验理解程度。参与一些数据分析比赛或者项目也能提升实战能力。
保持对新技术的关注也很重要，因数据工程领域的发展非常快。定期阅读相关论文和技术博客，参加在线研讨会，都帮助你跟上时代的步伐。