北京大学大数据考研经验与复习技巧
考研政治方面：
最后，我想说的是其实政治是一项付出和产出成正比的科目。我有一个同学考北外高翻，北外初试是不看政治的，只要过线就好。他对政治复习一直都不太重视，我记得十一月份的时候，他还在第一轮看书阶段，最后考了60多分。从这个同学身上可以看得出，其实你对政治重视程度决定你的分数。
考研数学方面：
我实在记不清自己究竟刷了多少遍真题了，反正次数多到数不过来。刚开始时，我会完整地一套一套做，然后逐渐转为按主题板块来练习。你会发现，从十年前开始，试题的出题模式逐渐显现出规律。这时，你需要去挖掘并总结这些规律，找出真题背后的知识点，这是个极其关键的步骤！随着不断练习，做题速度自然会提升。建立一个错题本是必不可少的！还有，整理笔记也非常重要！我个人喜欢用A4的活页纸，这样便于整理。说实话，到最后整整用掉了一包，500张纸都不够用（这些都是宝贵的财富，满满的收获）。
考研英语方面：
阅读我的方法是一个题目对应一个段落，意思是先看第一题然后看第一段找答案，看第二题去第二段找答案，基本是这样的，也有特殊的，自己判断。完形差不要特意训练，因为分值不大，翻译我没有方法，硬翻的。作文：这段时间我每天早上背一篇王江涛老师的作文，然后当天晚上睡前默写，每天积累一些高级词汇、词组和句型的表达。
考研专业课方面：
“数据科学基础”涵盖了统计学、计算机科学以及数学等多个领域，扎实的基础知识至关重要。统计学部分，理解和应用假设检验、线性回归、逻辑回归等基本概念和方法是基础，贝叶斯统计和时间序列分析则是进阶内容。我建议使用《统计学习方法》或《The Elements of Statistical Learning》作为主要参考书，结合R或Python的实际操作，将理论与实践相结合。
在计算机科学方面，掌握数据结构（如数组、链表、树等）和算法（排序、查找等）是必备技能。编程语言的学习也是必要的，Python因其易读性和丰富的数据分析库，如Pandas和NumPy，成为了首选。我推荐LeetCode网站进行算法训练，凭实际编写代码来提升能力。
数学部分，线性代数和概率论与数理统计是最核心的部分。线性代数中的矩阵运算、特征值、特征向量等概念对理解机器学习模型至关重要；概率论则为理解和建立随机模型提供了基础。《线性代数及其应用》和《概率论与数理统计》都是很好的教材。
学习过程中，我一直坚持做笔记，整理关键知识点，定期回顾，这是保持记忆鲜活的关键。我积极参加在线论坛的讨论，如Coursera、Stack Overflow等，这些问题解答平台对我深入理解概念帮助很大。
项目实践是巩固理论知识的最佳方式。尝试参与数据分析竞赛，如Kaggle，或者自己找数据集进行实战练习，这不仅提升编程能力和问题解决技巧，也能你更好地理解数据科学的实际应用。
要充分利用网络资源，比如MOOCs(大规模开放在线课程)和GitHub上的开源项目，这些都是自我提升的好途径。数据科学是一门实践性很强的学科，理论与实践并重真正掌握。
