清华大学精准医学与公共健康考研经验与复习指导
考研政治方面：
我的政治只能说是一个一般分数，由于是理科生，对政治真的不感冒，可以说是没有什么了解，也没有什么耐心去背那么多东西，我对政治可以说并没有重视，因为我觉得背政治的性价比比较低（只是我觉得哦），所以暑假快结束的时候才开始看精讲精练那本书，到最后也只看过一遍。由于政治有一半的分数是选择题，所以选择题做好了是很有必要的，而且选择题做起来也不吃力。初试的时候分析题我是有点懵的，因为没有花很多时间背过，所以只能尽量往知识点上扯。可能我当时背诵的方法有问题，总想全都背过，但其实根本没有那么多精力，背一些要点应该是有帮助的。总之考下来也还算正常，我认为政治的背诵还是看个人的精力吧，背一些要点，会用政治的语言答题，学会答题的思路，考试的时候应该就不会太傻眼，但把过多的时间放在政治上个人认为是不值的。
考研数学方面：
通过解答数学问题来验证自己的学习成效是不可或缺的环节。常见的数学练习资料，例如李永乐的基础660题、张宇的1000题以及汤家凤的1800题，都提供了良好的实践平台。然而，这些习题集通常被认为具有相当的挑战性，尤其是张宇的1000题，其C类题目常让人感到无从下手。对于那些确实无法解决的问题，最佳的做法是记录下来，然后对照答案找出思维受阻的部分，并亲手重新计算以确保理解和掌握。
考研英语方面：
我个人认为，备考英语，历年的真题集便绰绰有余。众所周知，阅读理解是英语考试中的关键，其重要性不言而喻。我大约从四月底起开始专注于阅读理解，总计进行了三次全面的练习，对于较新的题目，可以多加演练。最好预留一两套近期的试题作为模拟测试。在研习真题时，保持平和的心态至关重要，不必过于在意正确率，主要目标应是提升技巧、积累词汇和掌握解题策略。第一次练习的重点是积累陌生词汇，理解和剖析文中的复杂句子以及文章内容，每一篇文章都需要深入探究。遇到生词，可以记录在一个笔记本中，以便日后反复温习。第二次，我们需要关注文章的结构及选项设计，尝试自我解析，对照答案进行校对，黄皮书在这方面提供了很好的参考。第三次，我们需聚焦于选项的研究，你会发现，问题的提问方式和分布是有一定模式的，早期的问题通常较为简单，可直接从文中获取信息，而后期的问题可能需要对全文有整体的理解。在做真题的过程中，我汇总了各类常见题目的提问方式和解答思路，这有助于识别高频考点，黄皮书虽也有相关总结，但不够集中，自己整理的过程也是一次巩固，特别是在考前翻阅，效果显著。至于完形填空，分数占比不高，我并未投入大量时间研究，只是在暑期后结合真题稍作练习。若期望取得高分，自然需要更深入的研究。新题型相对容易，良好的词汇基础和阅读能力对其大有裨益，不需要过多消耗精力。最后是作文部分，我从十月份开始接触高分范文，背诵是最重要的。可以按主题整理一些模板，并用真题进行实践，总之，多背诵、多动笔、多练习是提高的关键。
考研专业课方面：
数学基础是这个科目的基石。你需扎实掌握线性代数、概率论与数理统计的基础知识。线性代数中的矩阵运算、特征值和特征向量、秩和逆矩阵等内容是高频考点。对概率论，理解随机变量的分布、期望和方差，以及条件概率和贝叶斯定理至关重要。数理统计部分则需熟悉参数估计和假设检验的基本理论。
数据分析技能是数据方向的核心。熟练使用Python或R语言进行数据处理和分析是必备的。理解并能应用回归分析、聚类分析、主成分分析等基本统计模型。对机器学习的基本算法如决策树、支持向量机、神经网络等要有深入的理解，包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。
再者，数据结构和算法也是考试的重点。链表、树、图等基本数据结构要能够灵活运用，排序和查找算法的复杂度分析不能忽视。对图论问题，如最短路径、最小生成树等经典算法也要有清晰的认识。
在学习过程中，我建议多做题，尤其是历年真题和模拟题。凭解题，不仅巩固理论知识，还能提升解决问题的实际能力。参加讨论组或者找研友一起探讨难题，有效提高学习效率。
理论与实践相结合非常重要。尝试用所学知识去解决实际问题，比如参与数据分析比赛，或者自己找数据集进行实战训练。这样既能加深理解，也能锻炼编程能力和问题解决能力。
