中国科学技术大学数据科学考研经验与复习方法
考研政治方面：
对于政治的选择题来说，质量远胜于数量，精读一本书就足够了，关键是彻底理解，如果可能的话，多次复习会更有效。初次阅读时速度慢是正常的，我也会感到焦虑，但我提醒自己，理解才是关键，一次深入的理解比匆匆忙忙地看许多遍更有价值。至于做题，我认为最好是将时间投入到深入理解红宝书上，逐字逐句地去思考其含义。日程允许的情况下，再考虑做题。每一套模拟试题都要认真对待，尤其是错误的部分，需要仔细剖析。我曾经的误区就是不愿意深究错误，结果反复出错。例如，后期的肖四、任四、最后五套卷和风中劲草的模拟题都是很好的练习材料。进入最后一个月，可以选择一本重点题目集来背诵，通常是肖四，并结合你自己的参考资料。如果前期对书籍理解深刻，背诵就会变得迅速。另外，尝试自己解答模拟题中的大题，特别是哲学部分，其实哲学的观点并不多，你可以边学习边整理，同时观察模拟题如何应用这些观点，自我总结非常重要。对于主观题，我强烈推荐肖老师的资料。我的策略是只熟记四套卷，尽管八套卷没有完全记住，但答题的主要思路已经烂熟于心。我从11月开始准备主观题，从历年真题出发，归纳问题和回答的角度，仅完成了八套卷和四套卷的训练。无论跟哪个老师的课程，主观题都需要背诵，因为在考场中，一些标准表述是必不可少的，因此事先积累一些内容是非常必要的。
考研数学方面：
数学我可以说没有底子，从三月份开始从基础开始学起，坐下了厚厚的两本笔记，课后题依然是在纸上写过程和答案，最好不要跳步骤，写的工整一些，方便找错误，注意标记不会做的和会的做错了的，第一遍特别慢，买了660题没做，之前听说太难了就没做，还把核心笔记扎实的做了两遍。后来还买了复习全书，做了一遍，后期就是真题和模拟题成套的训练了，注意分析错题。复习全书被大多数人推荐是经得起时间检验的，660题买了没使用，挺遗憾。数学也是一门性价比比较高的科目，看考纲范围的部分足够了，一本书刷三遍以上的价值大于三本书每本刷一遍，买书不要贪多。
考研英语方面：
我的英语能力处于中等水平（大学英语六级分数超过550分）。暑假期间，我主要专注于背诵单词。随意挑选了一本单词书，逐个记忆，遇到生词便做标记，然后在第二次复习时去除已掌握的词汇，第三次再复习以巩固。我会根据自己的学习节奏每天安排适量的新单词来学习。另外，我还下载了一个单词应用到手机上，空闲时随时翻阅。
对于英语真题，我极其珍视并给予高度关注。我将真题的各个部分分开练习：一天完成完形填空，一天做前两篇阅读理解，一天做后两篇阅读理解，一天做新题型和翻译，并且每次都会记录所花的时间，以控制答题速度。一套完整的真题（不含写作部分）大约需要五天左右。到了11月底，我已经完成了所有英语真题的练习。
冲刺阶段来临，这时模考变得至关重要。我特意保留了最近两年的真题，在考前两周按照实际考试时间进行模拟测试，确保备考状态与真实考试相吻合。
考研专业课方面：
概率论是理解随机现象和不确定性理论的关键。在学习过程中，我深入掌握了概率空间的概念，事件的关系与运算，以及条件概率和Bayes定理。这些基本概念是理解复杂数据模型和机器学习算法的基础。特别地，我对独立事件、联合分布、边缘分布以及条件分布的计算和性质进行了大量的习题练习，这对我理解和应用概率模型大有裨益。
数理统计则更偏重于数据分析和推断。参数估计和假设检验是两大核心主题。我深入学习了点估计的矩法、最大似然法，以及区间估计的原理。我花了大量时间理解t检验、卡方检验、F检验等基础假设检验，并尝试用R或Python进行实际操作，将理论知识转化为实践能力。对非参数统计和回归分析，我也做了相应的研究，这对处理大规模和复杂数据尤为关键。
我还注重学习如何运用这些理论到实际问题中。例如，凭模拟实验来理解和验证概率理论，或者凭数据分析项目来实践统计推断。我经常参加在线的数据挑战赛，以此提高自己解决实际问题的能力，也锻炼了我将统计学应用于真实世界数据的能力。
在学习方法上，我认为理解比记忆更重要。我会尽量理解每个概念背后的数学逻辑，不仅仅是公式。做大量的习题和实战项目也是必不可少的，它们帮助我在实践中深化理解，提升技能。我也会定期回顾和整理笔记，形成自有的知识体系。
