清华大学数据科学和信息技术考研经验与备考注意事项
考研政治方面：
1000题完了后，因为我做题的速度比较快，我又买了别的题集做了下。做完题有了错题后就可以对照这书去把知识点画出来了，建议搞一轮用一种颜色的笔，后期复习的时候知道是哪个环节出了错。之后我就把错题整理分析了下，好好看了一遍笔记，感觉至少所有东西都过上两遍了，差不多到快10月底了，就开始做真题的选择。这里说一下，基本在11月底之前都在弄知识点做选择题，后边才会系统的复习大题。历年真题这时候有了前边的基础做的相当快，基本1个半小时内，2年的选择+对答案+分析都可以完成，而且我记得错的并不太多，时政错了不会没关系，主要是多选分析好。
考研数学方面：
首要的数学复习原则是需清晰地规划出未来一到两个月内的学习目标。无论是复习英语、专业课程，都应该设定这样的计划，预先安排好需要复习的知识点，随后坚定执行。我个人的复习策略也是这样，一旦设定了计划，我会全力以赴去实现，即使需要压缩用餐和休息的时间也在所不惜。现在分享一下我的数学复习步骤。在正式启动复习之前，我先完成了过去12年的历年试题。由于大学初期我对数学有一定基础，大部分内容还能回忆起来，少数模糊的部分通过查阅教材就能解决，而那一年的考试难度也不算太高，因此做完真题后，我觉得情况尚可。这次经历不仅使我初步认识了考研数学，更关键的是激发了我的自信心。我意识到，只要我投入足够的时间和精力去深入理解数学教材，高分或许并非遥不可及的梦想。于是，我紧接着为自己设立了短期的学习计划。
考研英语方面：
从四月直至暑假之前，我每天都坚持做一篇张剑的《阅读理解150篇（基础版）》。在此期间，重要的是建立英语阅读的习惯和语感，而非过分关注正确与否。文章应作为主要焦点，题目次之。对于是否需要在阅读过程中记忆生词，这取决于个人情况。如果你的时间允许，可以尝试记忆；反之，若你觉得已有足够的词汇书应付，也可选择忽略。完成《150篇》后，暑假来临，我开始做97年至04年的历年真题阅读，同样是张剑的黄皮系列。至于每天做多少篇，我认为量力而行，我选择每天一篇。在这个阶段，要开始积累陌生词汇，并结合答案解析来深入理解文章、段落、难题以及全文翻译。尽管97-04年的试题风格与近几年有所不同，但仍然值得一试。暑假过后，我转战05年至今的真题练习，这是至关重要的环节，因为其参考价值逐年增加。同样的，需要记忆新词、解构题目和段落，处理复杂句子。对于真题的处理方式各有差异，有的同学会分三步走：首次做题标出生词和长难句，第二次分析文章，第三次剖析题目，如此反复多次。这种方法似乎很常见，也较为主流。然而，我的做法有些不同，我仅做了一遍多一点，只是对较难的文章再做一遍。我每天只专注于一篇文章，当天完成时即标记词汇、长难句，分析文章内容、题目，并翻译全文。因此，我的复习策略可能不太常规，学弟学妹们应根据自身实际情况调整。我倾向于深入钻研，无论是政治理论还是英语阅读，我都力求细致入微，这使得我在做题时不断反思和琢磨，进展缓慢，以至于没有时间重做第二遍。你们必须找到最适合自己的方法，就像打磨出称手的兵器一样。别忘了，真题不宜一次性做完，保留最后三年的试题，在考前半个月内进行限时模拟练习。
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。
