清华大学数据科学和信息技术考研经验与备考指导
考研政治方面：
我用的是任汝芬的序列一和红宝书，但我比较偏重前者，尤其是哲学部分，解释非常详细，课后的真题可以让人明白重点之处，而且不同颜色的字体可以引发看书的兴趣，我看红宝书大篇大篇的文字一会儿就犯困。在看书时也要有自己的规划，如每天看多少页，几天看完，几天的通融期（一般不能准时完成，会有小事的耽误，但你可以定一个两天的通融期），这样你就可以比较主动的把握时间，我约定每天20页，后来发现不易完成，改为15页，这样耗时1个月完成，我一般在每天早上花2个小时左右，因为看书易跑神，多是边读边理解，这个可以依个人习惯而定
考研数学方面：
过完暑假之后9月份，此时复习全书看完之后会发现数学已经开始入门了，把课后习题做错的部分再做做，同时回头看复习全书第二遍，重点是第一遍没做出来的再自己做做，第一遍就会的这次也要看看，定义定理可以再抄记一遍，这个这个过程一个月时间也就够了。复习全书上还是没思路的例题和练习题要重点标记。
考研英语方面：
众所周知，英语阅读是解题的关键，而我当时因为紧张导致阅读难以进行。不过还好，我对语言的感觉还在，尽管完形填空可能错误颇多，但由于其分值不高，最终成绩还算过得去。对于英语复习，我的策略是记忆词汇、演练真题和撰写作文。在复习初期，我与许多同学一样，坚决每天背诵图书馆借来的单词书中的几页，并利用扇贝单词应用抓住间隙时间学习。无论重复多少次，词汇的记忆都是必不可少的，良好的习惯需要持续保持。大约从六月起，我开始着手做历年真题，不断重复练习，多次分析并解决问题。我选用的是张剑的英语黄皮书，其中包含的阅读理解80篇和150篇我也购买了，尽管最终未能全部完成。总的来说，考试前要确保手感不减。最后两个月，我开始专注于作文，将作文分解成9个部分，按照各个部分的模板填充内容，最终组合成一篇完整的文章。
考研专业课方面：
数学对数据科学至关重要，它是理解复杂算法和模型的基础。在复习过程中，我特别重视线性代数、概率论与数理统计这两部分。线性代数是理解和操作大数据的关键，要熟练掌握矩阵运算、特征值和特征向量、线性空间和线性变换等概念。概率论与数理统计则是数据分析的基础，理解随机变量、分布函数、期望与方差以及假设检验等内容至关重要。
我建议将理论学习与实际应用相结合。比如，尝试用Python或R语言进行矩阵运算和统计分析的实践，这样既能加深对理论知识的理解，也能提前适应数据处理的工作环境。解决一些实际问题，如预测模型、分类问题等，会你对这些抽象概念有更直观的认识。
再者，数据结构和算法也是这个科目不可忽视的一部分。理解并能灵活运用数组、链表、树、图等各种数据结构，以及排序、查找、图算法等基本算法，对解决问题有直接的帮助。我经常凭编程练习来提升这部分能力，LeetCode和HackerRank都是很好的平台。
机器学习的基本理论和常用算法也需深入理解，包括监督学习、无监督学习、深度学习等。不仅要了解其原理，更要掌握如何调参和优化模型。Kaggle上的数据竞赛是一个很好的实战平台，帮助你在实践中提高。
持续的学习和思考是关键。定期回顾和整理知识点，形成自有的知识体系；阅读相关的研究论文，了解最新的发展动态；积极参与讨论，凭他人的观点激发自有的思考。
