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复习注意事项与经验
考研资深辅导
2025年01月02日 03:18:15
北京信息科技大学大数据技术与工程考研经验与复习注意事项
考研政治方面：
政治资料跟着肖秀荣走准没错！9月份开始看肖秀荣《精讲精练》+《1000题》，建议先看容易的史纲，再看马原毛中特思修。刚开始学不要贪快，每章每节认真看，不要对政治抱有太抵触的心理。看完一章精讲精练做相应的1000题，做的过程不要返回去看书，对完答案再去复习书中的内容。做题时写在其他的纸上，可以标记一下做错的题目，因为1000题最少做2-3遍。这里大概花1-1.5个月。10月份中上旬开始做真题，同时开始再看《知识点提要》，相当于《精讲精练》的简版，更突出需要记忆的知识点。再做1000题，做错两次的题目特别标记。这里花1个月左右。9-10月重点还是在选择题上。11月份看《考点预测背诵版》，开始背诵主观题的答题材料。再做《1000题》，做错2-3次的题目要重点注意了，把容易混淆的知识点和时间都要搞清楚。完成《8套》的选择题，错误的题目标记，主观题的答案每天背一背。8套卷的选择考了很多犄角旮旯的知识点，查漏补缺。《形势与政策》小册子，看看就行。随时关注肖秀荣老师补充更新的材料。12月份《8套》选择再做一遍，完成《4套》，主观题答案背诵。2017年的政治主观题肖秀荣是全部押中，在8套和4套里面。选择题40以上不难，主观题还是多写吧。
考研数学方面：
学习高数的过程蛋是好疼的，因为有的部分根本看不懂，就学了一些很有用的结论，或者是关于做题方法类型的，或者是对于课本定理的理解加深的，我把这些都抄下在笔记本上，过个三五天，把具体题解忘了后，再试图用这些方法做这些题，不会做又继续看，重复这个过程，直到完全会做了为止。完成这个过程后，全书第一遍就感觉无压力，很轻松做得。课本有些例题和课后习题里会证明一些很有用的结论，这些结论在做题的时候很有用很方便，因此特别注意记忆。最后花了快两周的时间做了660题，因为那个时候主要在攻专业课，考试时间也快到了，一天也最多只能做两三个小时，所以比较仓促，没有很好地反思总结，没有达到做的目的。真题一天一套，也是因为时间来不及了。不过有前面很扎实的基础，完全不虚。因为前面反复做题，大部分题是很熟练的，所以做起真题等各种题的时候是可以很快的，考试的时候完全可以做完。
考研英语方面：
概括来说，我的英语复习策略主要包括阅读教材、个人笔记整理以及记忆关键点，初期阶段我会分配更多的时间给英语学习。然而，随着专业课程的背诵和政治复习的开始，我就得利用闲暇时间来有效地复习英语。对于写作部分，无需过早焦虑，临考前会有很多模板可供参考，你的任务是创造出独特的个人模板，例如针对图表、图画、优缺点分析及对比论证各准备一篇。近几年，图画作文特别流行，值得特别留意。小作文主要依赖基础能力，词汇量充足，你就能轻松应对，至于背诵模板，我认为并不实际。我尝试过十几个模板，但都没派上用场，最终还是依靠自我创作。
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。