北京信息科技大学大数据技术与工程考研经验与复习知识重点
考研政治方面：
当预测卷发布后，我便购买了所有可获取的预测卷，全力以赴地投入到解题之中。尤其是对于那些选错的题目，我会追溯错误源头，确保彻底理解。接着，我把大题进行了大致分类，并研究了可能的考察角度，同时将答案做了笔记。身边同学们的意见分歧也颇有参考价值，一部分推崇肖四，另一部分则力挺蒋中挺。因此，如果时间紧迫，无法完成所有预测卷的同学，可以优先考虑这两套。
考研数学方面：
我在每天会再刷一遍李永乐《复习全书》，这时就至少要掌握书中60%-80%以上内容，尤其是高数部分。事实上，考研真题里难点基本都在高数部分，因此建议过2遍李永乐的《复习全书》之后，再看看张宇的《高数18讲》。不过因为我复习基础打得比较好，所以并没有感受到大家说的张的书难。
考研英语方面：
我最早着手准备的是英语，因为它对所有专业都是必考科目。早在四月份，我就购买了朱伟的《恋恋有词》，因为我向来不喜欢背单词，以往备考四六级时都没有特意记单词，所以我提前开始了这项任务。每日，我会完成一篇阅读理解，翻译和写作练习，并且持之以恒。每天的词汇量我控制在一个单元，毕竟记忆单词是个日积月累的过程，早些开始总是有益的。此外，我每天都会跟进度做一道复杂的长难句解析，同时不断积累作文素材，每周撰写一篇作文并请教师指导，这对我帮助极大。至于完形填空，我认为不必过多练习，顺其自然就好。
考研专业课方面：
大数据技术基础涵盖的内容广泛，包括了数据采集、预处理、存储、分析以及可视化等多个环节。其中，Hadoop生态系统的理解至关重要。你需深入理解HDFS的分布式文件系统原理，MapReduce的编程模型，以及YARN的任务调度机制。Spark作为新一代的大数据处理框架，其核心概念如RDD、DAG以及DataFrame也需熟练掌握。
数据库知识也是考察的重点。关系型数据库的基本理论，如SQL语言、事务处理、索引优化等，都是需扎实掌握的基础。NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra等非关系型数据库的特性和应用场景也要有所了解。
再者，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心部分。理解各种算法的工作原理，例如线性回归、决策树、SVM、K-means等，并能运用这些算法解决实际问题，是考试的重要考察点。Python和R语言是数据分析常用的工具，熟悉它们的数据处理库，如Pandas、Numpy和Scikit-learn，能够提升实战能力。
在学习方法上，我建议理论与实践并重。阅读教材和参考书籍是基础，但一定要配合实际操作，凭编写代码来加深对知识点的理解。参与一些开源项目，或者使用公共数据集进行练习，这样既锻炼了编程技能，也提高了数据分析的能力。定期做模拟题，对历年真题进行研究，帮助你把握考试的方向和难度。
在复习过程中，遇到难点时，不要害怕寻求帮助，利用网络资源，如Stack Overflow，GitHub等平台寻找答案，也与同学交流讨论，共同进步。保持好的学习习惯和心态，自己，坚持到底，你一定能够成功。
