清华大学精准医学与公共健康考研经验与备考注意事项
考研政治方面：
我从一开始就觉得政治自己背太没有方向性了，自己买了教育部出的《大纲解析》，第一遍时马原和毛中特部分我大概是一两天看一章，毛中特的五六七章我大概看了一个多周吧，当时是手抄重点笔记，确实是慢，一天学政治就要花三个小时，然后每天看完还有做该章的选择题，就是那个肖秀荣的1000题。之后就是看史纲和思修，我记得史纲我大概看了三四天，思修只用了一天（不过这一天什么其他事都没做），这两部分没有抄笔记，就只是在书上勾重点，因为难点和重点在前两部分，史纲和思修相对而言容易一些。PS：书上的第五部分完全没必要看。第一遍过政治的时候慢到我抓狂，而且看过完全无印象，当时觉得打死我也背不下来。第一遍复习的时候不需要准备大题，所以练习册上的简答题的一个都没看。第二遍看的时候就已经快很多了，对着笔记，看着书上勾画的重点，练练选择题，每天两个小时左右了。这个时候我们还是没有开始背大题。这个时候我买来了肖秀荣的《命题人讲真题》，感觉对于选择题部分还是很有用的。
考研数学方面：
完成课本学习后，我会重温笔记，默默地描绘出每章节的知识架构，确保每个数学知识点都了然于胸。切记，扎实的数学基础至关重要。在初次复习数学时，我选择研读课本并解决课后习题。近年来，数学的难度有所上升，并非因为考试范围大幅拓宽，而是计算量增大，对数学思维的要求更上一层楼，比如增加了分类讨论等技巧。尽管许多课后练习的形式并不直接对应考试题目，但它们对理解并巩固基础概念极其有益。对于不定积分的部分，高等数学课本后面的习题涵盖了几乎所有常见的解题策略，初做可能会感到困难。然而，如果深入钻研这些习题，再次尝试时你会发现自己的进步显著。同时，对于原函数的记忆，不必局限于那些常见而简单的公式。相比之下，其他内容在高等数学中的占比较小，所以我使用了本科教材，具体的书籍推荐就不再赘述。我购买的《核心笔记》当时只有复印件，尽管出版年代较早，但其难度与当前考试相匹配，对关键考点的覆盖也相当不错，适合作为第二轮复习的资料。
考研英语方面：
考研英语与四六级不同，因此也要认真对待。由于我已经工作了一年，对于英语有些生疏了，要根据自己的情况努力补齐短板。背单词是每天必须要做的任务，很多同学会选择买一本单词书按顺序背诵，我不赞成这种做法，按顺序背诵往往背到C，就已经累到不行，而且容易混淆。我选择在手机上背诵，每天早上和晚上睡前完成规定的任务。前期只要把基础打好就行，后期冲刺阶段每天要做连续两篇的英语阅读理解，以此来熟悉和巩固语感。
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。
