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备考诀窍与经验
考研资深辅导
2025年03月15日 14:23:22
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：
身为一名文科出身的高中生，我对政治有一定基础，这次考试的表现算是过得去，毕竟我没怎么全力以赴。我只是简单浏览了一遍《风中劲草》的政治经济学部分，那份xiaoxiurong的考点预测背诵版则未曾开封。我的重点放在了各路名师的模拟题集上，主要做了最近五年的真题及肖四的练习。今年许多教师精准预测了不少主观题，然而有些考研同伴却觉得肖老师的命中率不高。尽管肖四中没有直接匹配到今年试题的题目，但我认为他的很多主观题答案都能与实际题目相结合。此外，肖老师的最后预测资料里居然有四道与今年主观题相同的题目，我当时并未特别留意，仅凭出色的短期记忆记住了答案。第二天看到试卷时，我发现竟有四道原题，顿时激动不已，立刻把答案写上了。不过，主观题得分偏低，实在让我困惑，可能是因为我在前面部分写得过于详尽，导致后面略显仓促吧。
考研数学方面：
数学是最容易拉开差距的一门考试。9月26日，我正式开始复习，当天翻看高等数学（上册）课本，凭借着依稀的记忆，我用了两天时间扫荡了课本中的所有知识点，并未做一道数学习题。之后，跟着题目来仔细复习，毕竟自己看书走马观花，只是知道有哪些内容而已，并不能够理解和应用，我每天上4个小时的数学课，课后做老师留的作业和对应的复习全书部分，在一个月时间内把基础打好。之后，我开始题海战术，推荐李永乐系列的数学资料，我按照数学复习全书（两遍）、660、冲刺6+2、经典400题的顺序开始做题。当天做完之后，重点分析错题和错误原因。
考研英语方面：
我背单词背了2本，分别是蓝皮书，何凯文的1575词。大家在背单词的过程中也要高效完成，不能把分配给单词的时间白白浪费。再说阅读真题，我的阅读从四月就开始直接做05-15年的阅读真题，基本上是每天下午作一篇，做完了之后先找出不认识的单词记在本子上，再对答案，看看自己做错了哪些题，根据答案的解析找出错误的原因。做题方法方面，基本上跟着做题思路走下来的，所以算是有些做题方法吧。通过一些经验我觉得可以买一本好些的真题阅读指南，跟着上面的做题方法学，总之都是殊途同归的，那就是阅读得高分。这样下来，我一周差不多做够一年的阅读真题，然后总结下这些文章中的长难句啊，重点短语啊之类的。也有同学采用了翻译整篇文章的方法，我觉得太费时间所以没有选择这种方法。因为我做阅读练习就是为了做真题，所以选择书籍的时候只要它包含近十年的真题就OK了。最后我一共把十年的真题做了三遍，在冲刺阶段也是为了练习做题速度把握做题时间。友情提示：做英语的时候尽量选择下午的时间，因为考试也是在下午两点钟开始，一定要让自己的大脑在这个时间段内养成读英语不困而且阅读越精神的习惯，不然考场上是真的会犯困的。
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。