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知识重点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年02月11日 03:18:06
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天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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华东师范大学数据科学与工程考研经验与复习知识重点

考研政治方面:

我专注于完成所有市面上能找到的模拟试卷中的选择题部分,这项工作始于10月中旬。接着,我会复习这些题目中涉及的概念点,并观看了一些针对模拟卷选择题的讲解视频,通常是每天解决两份试卷,总计完成了大约50余份。在最后阶段,我在肖8和肖4上的平均得分约为40分左右(因为这两份试题相对较易)。对于主观大题,我选择了徐涛的小黄书作为背诵资料,只需专心记忆即可。

考研数学方面:

在七月份以前,我专注于研读教材,力求理解每一个原理和定理,以此奠定坚实的基础。我完整地做了一遍教材习题,从中获益匪浅,扎实的基础让我在解题过程中并未感到太大困难。接着我开始做《660》这本书,它对于巩固基础知识非常有帮助,但我未能充分挖掘其价值并完成所有题目,希望大家能从中汲取经验。之后,我又反复做了三遍教材,强烈建议大家重视计算能力的培养!因为在后期,你会发现自己掌握了大部分知识和方法,但可能会因复杂的计算而困扰。切记,不能寄希望于考试时集中注意力,日常练习中的精准计算至关重要!最后是做历年真题,你可以多次重复,直到感觉自己的掌握程度足够为止。

考研英语方面:

英语分数占比最高的是阅读。把恋恋有词背两三遍,然后着手做真题,英语一用张剑黄皮书。刚开始做英语的阅读一定要做好被打击的准备,我做的第一篇英语的阅读,一共五个,错了四个,你会发现就算把“恋恋有词”的单词背过之后,真题中还是有许多不会的单词,你要做的就是把没见过的单词全部摘出来。在一个本子上写清楚词性、意思,尤其是不能记他的最常用意思,有时候考研单词就是考这个单词的最偏僻的意思。注意做题的时候可以用铅笔做或者把答案写在本子上而不要直接在题上做,因为考研真题一般都要做两到三遍,英语的所有真题我都做过,一共20年的,一定要反复研究,达到他的最大价值。

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。

The End