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》-北信科信息管理学院大数据技术与工程考研备考诀窍与经验
考研资深辅导
2025年02月09日 08:12:06
北京信息科技大学大数据技术与工程考研经验与备考诀窍
考研政治方面：
考试反思及提议如下：1. 客观题测试基础理论的理解，今年我在答题时感到陌生，或许是因为我对知识的掌握不够牢固，理解不深。老师的讲解往往能一句话揭示题目的关键，帮助我们在压力之下迅速作出准确判断，但这可能是我们在匆忙浏览教材时未能察觉的要点。2. 不同教师的教学风格各异，他们之间可能存在差异，但我们需要保持理智的选择，最好选定一位跟从到底，以免对自己的学习路径产生质疑。每位老师都清楚考试的重点方向，不过每年能真正预测到确切试题的老师可能会有所不同。对待政治，既不可过分轻视，也不能掉以轻心。务必详尽地研读大纲，我发现那些取得高分的同学都深入钻研过大纲解析这本厚重的书。八九月期间，应完成一千题练习，对于错误的部分，对照答案并查阅大纲中的原文，检查是否有遗漏的知识点。第一遍完成后，建议再购买一套一千题重做，以进一步巩固和查找不足。八套卷发布后，同样按照一千题的方法，反复对照大纲。随后，购买模拟卷如死套卷、风中劲草等，并确保大题能背诵自如，因为政治科目时常会出现原题！
考研数学方面：
首先复习全书每一题认真做，其次，准备好错题集（很重要，我发现自己错过的地方反复错）常常没事翻翻，最后，真题认真分析，如果真题对你来说做一套下来还是需要时间和精力的，那就把真题当模拟，认真做认真分析。如果真题对你来说很简单了，那就做做模拟题，打击一下自己。（一定要做难度适中的适合自己的，别太难或者太容易，对自己提升数学都不好。）
考研英语方面：
说心里话，我的英语很差，大小作文其实算是我的提分项，我是从8月开始看英语的，我没有刻意的背单词，而是在真题阅读中将不会的单词，尽量全记住，推荐真题使用张剑的黄皮书，其他版本几乎都不如这个，我先用将近一个月的时间（9月15号前吧）把历年真题里的翻译，从头到尾好好的做了几遍，很多难句也就是在这里搞清楚了，对我以后做阅读有很大帮助，很多老师推荐先练习阅读A，在搞定阅读A的基础上，可能其他的句子就全搞定了，但我有毛病就是做阅读A时往往直接奔着后面的题目去的，没有足够的耐心理解句子，所以就先从翻译下手了，而且，历年的翻译难度变化不是非常大，当然以上只是个人意见，但考研一定注意长难句，至于作文我是在考前10天左右准备的，我写模板然后修改让我形成了几套自己的模板，然后找各种论题往里套，多多练习，以真题为主，或者说只用真题搞会真题就够了。
考研专业课方面：
大数据技术基础涵盖的内容广泛，包括了数据采集、预处理、存储、分析以及可视化等多个环节。其中，Hadoop生态系统的理解至关重要。你需深入理解HDFS的分布式文件系统原理，MapReduce的编程模型，以及YARN的任务调度机制。Spark作为新一代的大数据处理框架，其核心概念如RDD、DAG以及DataFrame也需熟练掌握。
数据库知识也是考察的重点。关系型数据库的基本理论，如SQL语言、事务处理、索引优化等，都是需扎实掌握的基础。NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra等非关系型数据库的特性和应用场景也要有所了解。
再者，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心部分。理解各种算法的工作原理，例如线性回归、决策树、SVM、K-means等，并能运用这些算法解决实际问题，是考试的重要考察点。Python和R语言是数据分析常用的工具，熟悉它们的数据处理库，如Pandas、Numpy和Scikit-learn，能够提升实战能力。
在学习方法上，我建议理论与实践并重。阅读教材和参考书籍是基础，但一定要配合实际操作，凭编写代码来加深对知识点的理解。参与一些开源项目，或者使用公共数据集进行练习，这样既锻炼了编程技能，也提高了数据分析的能力。定期做模拟题，对历年真题进行研究，帮助你把握考试的方向和难度。
在复习过程中，遇到难点时，不要害怕寻求帮助，利用网络资源，如Stack Overflow，GitHub等平台寻找答案，也与同学交流讨论，共同进步。保持好的学习习惯和心态，自己，坚持到底，你一定能够成功。