北京信息科技大学大数据技术与工程考研经验与备考方法
考研政治方面：
政治科目的复习不可忽视。推荐你们尝试在逆境中坚定信念，使用肖秀荣的1000题、八套卷以及四套卷作为主要参考资料。初期阶段，我不建议依赖大纲，它的条理可能并不清晰，看了也可能一头雾水。最好是跟随专业教师的步伐，让他们帮助你理清要点和难点，然后专心致志地记忆《风中劲草》。选择题在政治考试中占据重要地位，需要理解和记忆，因此别等到10月份才开始，暑假期间就应该启动，逐步积累选择题的知识，完成肖秀荣的1000题。进入10月，你的任务将是大量背诵和综合整理。
同时，购买历年真题进行练习，尤其是那些做错的选择题，它们能揭示你的知识盲点。如果早期基础打得好，后期大题的记忆负担就会减轻许多，大约从11月起，你可以开始背诵肖秀荣的八套卷和四套卷，我自己仅背了四套卷，加上他的小册子中的马克思主义原理部分。我还想分享一个小技巧，那就是绘制时间轴。我会将毛泽东思想和中国近现代史的重要事件和口号文件按照时间顺序制作成图表。时常回顾，这样有助于理清脉络，并在解答分析题时结合历史背景，我觉得这种方法对学习政治很有帮助。
考研数学方面：
从四月直至暑假，主要任务是研读教材。我们要对同济大学第六版的高等数学和线性代数按照考研要求进行梳理，确保理解和牢记所有关键的概念、定理及公式。课后的习题无需全部完成，挑一些当初老师指定的题目来做就足够了。进入暑假后，我会开始阅读二李的《复习全书》，这是一本不容错过的权威书籍，至少需要通读三遍。初次阅读可能会觉得难度较大，这是正常现象，标记难点，待第二次阅读时解决，大约需要一个月的时间。然而，《复习全书》只需关注高等数学部分，对于线性代数，推荐李永乐老师的《线代讲义》。在十一月中旬以前，需完成《全书》的复习，并着手进行历年真题的训练。真题是最具价值的参考资料，至少要重复两次，特别是最近五年内的题目，建议做三次。至于模拟试题，可挑选一部分进行练习，我发现市场上大多数模拟题的质量难以与真题相媲美。
考研英语方面：
自四月初以来，我一直在学习英语词汇，遇到生词会记在小本子上，空闲时复习。有些同学选择使用手机应用，这取决于个人喜好，关键是保持持续性。在此期间，我通过张剑黄皮书的真题集练习阅读理解，起初每日一题，逐渐增加数量。解题后，我会深思答案背后的原因，重视的是思维过程而非答案本身。暑假回家时，由于携带书籍不便，我在图书馆找到了电子版历年真题并打印，按照年份装订，然后每天集中完成一年的阅读部分。
九月份开学后，我开始逐字逐句翻译近十年的阅读理解，并定期回顾。新题型部分初看简单，但实际做几套真题后发现有一定挑战，尤其是2016年和2017年的题目相对容易。因此，在考试前，我特意找了一些题目来训练。对于作文部分，我没有太多经验可分享，因为在考试前一天我才在酒店里首次正式写了大小作文各一篇作为热身，之前只是跟老师学习了一些写作技巧，关注了一些常用句型和热门话题。至于完形填空，我认为无需特别强化训练，因为它分数比重较小，而随着阅读能力的提升，做起来自然会变得轻松。
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。
