北京信息科技大学大数据技术与工程考研经验与复习方法
考研政治方面：
政治的主观大题的复习分为两部分，马哲和其他部分马哲需要在练习做1000题时就同时加强练习，练习的题目主要是每一单元后面的习题，练习的方向主要是思考材料，训练自己寻找对应的知识点，此外的其他部分只需要跟着肖大大的肖八、肖四走就完全够了~11月开始，没看精讲精练或者全书之类的，据身边看的早的同学说看了也基本没看进去，政治觉悟高有追求还是可以看。我是直接快速刷了两遍1000题，一开始惨不忍睹后面还好。后来做了肖八米六等资料的选择题，把频率高的在风中劲草标注，真题只做了近5年的。最后冲刺阶段，肖四米三蒋五任四几乎市面上能买到的资料都做了。至于主观题，肖秀荣肖秀荣肖秀荣！除了肖四，我还补充看了徐涛的小黄书，感觉也不错，但是没有去背。
考研数学方面：
暑假大致过了一遍全书和十八讲，整理了十八讲的知识点，9月份开始真正的复习，笔记很重要啊，后面做题有知识点忘记了翻笔记会比较方便，再做相应的全书上的内容，这样印象更深。二刷完全书我就开始做1000题了，虽然题目比较难，但是对提高能力比较有帮助。到了11月底我才开始做真题，只做了一遍，后面又做了一遍错题。总的来说，感觉数学复习的还算可以，今年数二考的也比较简单，快交卷的时候发现因为一个小失误做错了一道10分的大题…心痛…
考研英语方面：
我在暑假结束后启动了阅读训练，完成了97年至04年的所有篇目，以及05年至17年间的阅读题目三遍。初次接触时，我每天专注一篇，第一次限时完成，随后进行深度研读，主要精力放在翻译句子和解析句型结构上，最终详细剖析每个选项。进入第二轮和第三轮，我的进度明显加快。至于写作，一个关键点是要有清晰的字迹，这是我个人的一大挑战，因此在考试前的一个月里，我特意每天都抽出半小时来练字。平日的默写也应强化这方面，保持整洁有序，因为阅卷时间有限，潦草的字迹可能会导致分数被扣除，而整齐的书写至少能让老师留下良好印象。同时，无论是默写还是独立创作的文章，都需要通过反复操练来避免基础语法错误和拼写错误。
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。
