华东师范大学数据科学与工程考研经验与备考方法
考研政治方面：
自从拿到大纲解析后，我就着手准备，一共研读了四次。首次阅读时，我对照前一年风中劲草的重点标记（用红色和黑色笔），第二次则与历年真题对比标注（用绿色笔）。这时书籍的重点已十分突出，并且我配以做题，《1000题》完成了第一轮。接着进入第三次阅读，同时做《1000题》的第二轮，将重复错误的题目在大纲解析中标注（用黄色笔）。最后，在考试前几天，我进行了最后一次快速复习。
我一直是对肖爷爷充满敬仰的学习者，除精讲精练外，他的其它系列书籍我都购买了。浏览了一两遍肖爷爷的《知识点提要》，我发现其中的图表相当有用，对于后期复习既省力又高效。我还特别钟爱《考点预测》，在十一月中旬入手后，我背诵了两遍。对于真题和时政，我同样选择了肖爷爷的教材来学习。尽管《8套卷》和《4套卷》可能不及真题难度，但它们的质量在同类资料中无疑是顶尖的，这是公认的。
十二月来临，压力倍增，我在政治上的投入也随之增加。除了完成所有能找到的模拟试题，还有一些便于记忆的书籍出版。《20天20题》颇受欢迎，我也不例外地购买了，每晚睡前回顾一些，用餐时间也会浏览，大致背诵了两遍。到了十二月下旬，《考前预测》终于面世，我认为它是真正的考前必备工具，我在短时间内快速浏览了两遍，涵盖了关键知识点和时政内容，补充了许多之前忽视的信息，几乎在考前两天全心投入到这本书的复习中。
考研数学方面：
数学复习是个长期过程，从四月到七月我一直间歇性地研读教材以重温概念。这段时间，我用了高等数学、线性代数和概率论的教科书，以及复习全书、高数18讲，线代部分则依赖于李永乐的线代辅导讲义。每学完一章教材，我会对应完成全书、18讲和讲义的练习，初次尝试时遇到了不少难题，我都一一标注了出来。本科时期的学习不够扎实，很多内容理解得并不透彻，因此我需要边学习新知识边做笔记边做题。七月份搬回家后，我白天会与同学一起去图书馆，但学习进度并不算快。我稍微做了一些线代和概率的660题，这些题目要求技巧和运算速度，确实值得练习。九月起，我开始了第二次全面复习全书和18讲，第一次没弄懂的问题依然有一半困扰着我...对于这些困惑，我会向同学请教，解决基础问题。这个阶段持续到了九、十月份。十月中旬后，我开始做历年真题，选择了张宇的数三真题大全解。早期的题目相对简单，我能迅速解答。然而，真题虽重要，但不应过分依赖，毕竟试题难度逐年增加，我在这一点上吃了亏。后期，我觉得有必要限时做一些模拟题，它们通常比真题更难，但有助于提高能力。我尝试了几套2016年合肥工业大学的超越模拟题。周围的同学都在做张宇的四套卷和八套卷，但我试做了一套同学的，发现前两道选择题都感到困难，于是放弃了。这种做法并不理想，无形中减少了练习机会。我大约在11月初完成了真题，而模拟题则留到稍后，以便在考前保持手感。11月，由于专业课程的工作量加大，我分配给数学的时间减少了，因为我开始专业课较晚，这也影响了我的整体计划。在数三考试中，我被一道简单的第二大题难住了，慌乱了几分钟，不过最终思路恢复了正常。总的来说，我的心态欠佳，基础知识的不足是我面临问题的主要原因。数学成绩优异至关重要，因为在英语和政治分数相差无几，专业课评分又难以预测的情况下，数学高分将带来明显的优势。
考研英语方面：
阅读不仅涉及词汇量，还包括阅读速率。因此，定期练习阅读以提升速度是必要的。我强烈建议尝试《张健的150篇,基础与提高》系列，以及针对临考的《最后5套》。此外，《胡敏200篇》也是个好选择，它按照从简单到复杂的层次设计，让你可以从初级开始逐步挑战。当你能在20道题目中全部答对时，那种内心的满足感和成就感是无法言表的。实际上，学习就是一个循序渐进的过程，先在初级阶段取得好成绩，然后逐渐过渡到更高级别的内容，错误也会相应减少。我个人就非常欣赏这个过程。值得注意的是，《胡敏200篇》每年的内容会有所不同，你可以选择12、13或14版，我自己使用的是12版的。
考研专业课方面：
这个科目的核心在于理解和应用数据科学的基本理论，以及具备解决实际问题的能力。理论基础包括统计学、机器学习、数据库管理等，这些都是构建数据科学知识体系的基石。对统计学，你需深入理解各种概率分布，如正态分布、二项分布等，以及假设检验、回归分析等基本统计方法。对机器学习，你需掌握线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等算法，并理解其背后的原理和应用场景。数据库管理则要求你熟练使用SQL进行数据查询和处理。
编程能力是数据科学的关键技能，Python和R是最常见的工具，我建议至少精通一种。Python因其强大的库如Pandas、NumPy、Scikit-learn等被广泛应用，R则是统计分析的利器，特别是在可视化方面。不仅要能编写代码，更要懂得如何优化代码，提高效率。
再者，实战项目经验同样重要。凭参与数据分析比赛或者自我实践，提升对数据的理解和处理能力，也是检验理论知识是否真正转化为实际操作的好方式。你从简单的数据清洗开始，逐步到特征工程、模型训练、模型评估和调参，形成完整的数据分析报告。
持续关注行业动态和新技术也很关键。数据科学是一个快速发展的领域，新的算法和技术不断涌现，例如深度学习、自然语言处理、强化学习等，这些都可能成为考试的内容。
在学习方法上，我推荐结合教材和网上的资源，比如Coursera、Kaggle等平台都有丰富的在线课程。多做练习题和历年真题，模拟真实考试环境，有助于提升应试能力。还要定期复习，巩固记忆，避免遗忘曲线的影响。
