清华大学数据科学和信息技术考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：清华深圳国际研究生院数据科学和信息技术考研复习技巧与经验
考研资深辅导
2025年03月10日 03:16:37
清华大学数据科学和信息技术考研经验与复习技巧
考研政治方面：
我九月份启动政治复习，使用的材料为肖秀荣的一系列资料，外加一本红皮的《风中劲草》。除此之外，我没有采用任何其他教材。我认为紧紧跟随肖老师的学习计划就已经绰绰有余了。高中时期我专攻理科，对政治并不熟悉，因此初次研读那本最厚的《精讲精练》时进度较缓，总共耗费了一个半月的时间。具备一定政治基础的同学可能进展会更快些，这本书的主要作用就是奠定基础。在阅读《精讲精练》的同时，我会做配套的1000题，每完成一章内容就对应做一章练习，通过比对答案自我反思和总结。接下来就是实战演练，即做历年真题，一开始专注于选择题部分，同样是一套一套地做并立即校正，细致地归纳总结。在这个过程中，我意识到自己的基础知识仍然薄弱，但此时重新阅读厚重的《精讲精练》已不太现实。于是，我选择了《风中劲草》，这本书以简洁明了的方式突出关键知识点，更适合巩固基础的第二阶段学习；而肖老师的《精讲精练》则详细深入，适用于初学阶段。于是那段期间，我交替使用《风中劲草》和肖秀荣的历年真题进行复习。直到11月中旬，我才完成了所有真题的第一遍，但对每个知识点都已经有了深刻的理解。尽管只做了一遍真题，我对知识点却已经相当熟练，因为我在阅读《风中劲草》时非常用心，已经在脑海中构建起了一张知识网。到了12月，肖老师的四套卷、时政小册子以及专门用来背诵的资料也相继发布，我一一购买并认真研读。11月底至12月初，也开始着手背诵大题，不过众所周知，我所报考的专业需要记忆的内容极其繁重，所以我个人来说，初期背诵的内容记不住多少，最后只重点背诵了八套卷和四套卷，其中四套卷要求烂熟于心，八套卷尽量做到熟记，理想状态当然是两者都能倒背如流，但当时我的精力确实不允许。
考研数学方面：
学习数学需要投入大量时间，我个人在数学上的根基只能算是普通水平。我会结合教科书，细心做笔记，并且同步解答相关的习题。我整理了各类题型和重点考点，分成了初级和进阶两个部分，其中包含了不少经典题目，难度控制得恰到好处。理想的情况是，暑假期间，即九月开学前，能对所有基本概念进行两次全面复习，确保基础牢固并完成强化训练，同时做完所有习题，以精通各个知识点。九月之后，才开始接触历年的真实试题，在此之前务必避免提前做真题。做真题时需严格遵守考试时间规定，完成后仔细核对答案，分析自己的得失。真题应当多次练习，至少重复三次。数学学习中，光做题不动脑、不归纳是大忌。大量做题是为了熟悉题型，提炼解题策略，一眼看见题目就能联想到相关知识点。每个问题的表述都是解题线索的一部分，如何将文字转化为解题条件，这需要大量实践和反思。建议准备一本错题本，收集你的错误之处，特别巧妙的题目，还有那些经常考核的重要知识点，例如麦克劳林公式或泰勒公式等。
考研英语方面：
先把所有真题做一遍（不对答案，答案可以写在单独的一个本子上，可以留2到3年剩最后两个月的时候自测，不过千万不要留到考前一周，这个时候错的多打击自信心，错的少容易产生自傲情绪），然后把每一篇文章（包括四篇阅读，新题型和翻译）逐句翻译，就是抄一句英文翻译一句，不会的生词总结在单独的本子上，这个方法虽然耗时间，但是真的对提高英语有效果。再把好的句子摘抄下来，当作写作的素材。这一遍做完也42天了，第二遍做的时候答案也写在本子上，可以对答案，看看自己错在哪里，应该在哪里找答案，之后就是背自己总结的单词，每天看六篇文章。一直循环看。
考研专业课方面：
数学对数据科学至关重要，它是理解复杂算法和模型的基础。在复习过程中，我特别重视线性代数、概率论与数理统计这两部分。线性代数是理解和操作大数据的关键，要熟练掌握矩阵运算、特征值和特征向量、线性空间和线性变换等概念。概率论与数理统计则是数据分析的基础，理解随机变量、分布函数、期望与方差以及假设检验等内容至关重要。
我建议将理论学习与实际应用相结合。比如，尝试用Python或R语言进行矩阵运算和统计分析的实践，这样既能加深对理论知识的理解，也能提前适应数据处理的工作环境。解决一些实际问题，如预测模型、分类问题等，会你对这些抽象概念有更直观的认识。
再者，数据结构和算法也是这个科目不可忽视的一部分。理解并能灵活运用数组、链表、树、图等各种数据结构，以及排序、查找、图算法等基本算法，对解决问题有直接的帮助。我经常凭编程练习来提升这部分能力，LeetCode和HackerRank都是很好的平台。
机器学习的基本理论和常用算法也需深入理解，包括监督学习、无监督学习、深度学习等。不仅要了解其原理，更要掌握如何调参和优化模型。Kaggle上的数据竞赛是一个很好的实战平台，帮助你在实践中提高。
持续的学习和思考是关键。定期回顾和整理知识点，形成自有的知识体系；阅读相关的研究论文，了解最新的发展动态；积极参与讨论，凭他人的观点激发自有的思考。