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诀窍与经验
考研资深辅导
2025年01月29日 01:50:16
华东师范大学电子信息硕士考研经验与复习诀窍
考研政治方面：
做题的时候一定认真阅读题干和选项，有的选项答非所问，即便正确也不能选，有的选项之间只是个别词语的差异，要认真区分。多选题我经常错很多，这方面实在是不好多说，大家可以看看其他人的经验。我临考前做模拟题选择经常错十多分啊~汗！关于简答，答题注意卷面整洁，因为是黑笔写，很容易写花、写歪。我字不漂亮，还每天练一篇楷书。答题的时候用尺子标着以免写飞…
考研数学方面：
二轮复习主要以一轮复习的笔记和辅导书上不会做的和做错的题为主，把笔记仔细看一遍该背的背，把不会做的题或做错的题再做一遍。我当时还做了张宇的闭关修炼180题（据说今年改成了100题了），题比较难，算是见一下是世面吧。这些弄完的时候，差不多8月低了，二轮复习差不多结束了。三轮复习真题为主，9月初开始，把张宇30年真题分为三部分，一部分87-03，第二部分04-14，第三部分15-19。第一部分真题一天一套，并且一方面做好错题笔记整理（很重要），一方面在答案书做好记号，这样当你做完真题的时候，你会发现答案书上某个章节画满了记号，那就是你薄弱的上某个章节画满了记号，需要你回头重点复习。第二部分真题和第一部分方法一样，唯一差别的是：第二部分的真题按照考研数学时间来做，严格按照考研时间来，给自己打分，一套题用两天的时间（一天做，一天改错：因为一方面这是最近几年的真题应该重点研究，另一方面此时政治和专业课也应开始复习了，数学复习时间应调整），这样也差不多20天左右时间，做完之后同样的你会发现答案书上某个章节画满了记号，那就是你薄弱的环节需要你回头重点复习；这些做完后，大概10月中旬，不要着急做第三部分的真题，而是回过头来把之前上课做的笔记以及辅导书上的知识点全部重新看一遍，重点看答案书上错的比较多的章节，以及错题本上的题都好好的看一遍，应在在11月初结束，做好这些后，再把04-14年的真题中分数低的那一年重新在做一遍，当然最好可以把这11年题都在做一遍，这样差不多到了11月中旬。然后如果合工大超越5套卷出来了，就做这5套卷，和真题做法一样，如果没有可以做去年的（如果出来了，做完后也可以做做去年的题，重点在后面的大题以及比较新颖的选填题）。这些做完差不多12月初，用一个周的时间去复习前面所以的知识点和笔记上面的内容，然后可以进行第三部分的真题了，用三天做一套真题，重点分析错题，以及自己在答题卡上做题容易出现的问题。差不多在12月中旬做完，剩下的时间自由分配，记忆的内容也要开始好好记了，定要保持每天做一定量的题，直到考前。
考研英语方面：
单词一定不要每天就拿着单词死记硬背，这样既浪费时间，效果又不是很好，我的经验来说就是多做阅读，多做总结，做笔记，在阅读中背单词，而且要不断重复，加强记忆。做笔记时要按照历年真题的顺序进行总结，善于运用多种颜色的重点笔，将常考词汇及词组突出，我当时真题是做了两遍。两个作文一定要重视，这是整张试卷中最容易得分的部分，考前一个月就要开始练习，争取答题时做到得心应手，不要浪费时间。推荐根据艾宾浩斯遗忘曲线制定各项背诵计划（不局限于英语，专业课政治都可以应用），可以通过绘制表格等方式，按照日期记录复习。我一般是每天复习完毕然后再开始新任务，这样能够保证记忆的持久性，早期看的到考试也不会忘记。
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。