中国科学技术大学数据科学考研经验与复习指导
考研政治方面：
我采用大纲解析来研习政治，有些伙伴则推崇精讲精练，两者相似于全书，挑选一本专心研读即可。每完成大纲解析的一章，我会对应做一次1000题，答案最好另记，因为需要反复练习，我通常记录在小本子里，并将错误题目带回到大纲解析中寻找答案，用红色标记出来。初次尝试可能会犯不少错，这样实际上相当于重新温习了一次大纲解析。我的进度较缓，到八套卷出现前，我已经对大纲解析和1000题进行了两次复盘。
正确利用八套卷的方法是，专注于解答选择题，错误部分回归大纲解析深入理解，主观题则无需死记硬背，仅需关注首道马克思主义原理题目，了解其分析思路。至于肖秀荣四套卷的主观题，则必须全部熟记，因为肖秀荣教授在考研政治领域极具权威。临近考试时，市面上会出现各种预测题，但若试图全部掌握，会消耗大量时间，我认为专注记忆肖四足矣。历年成绩表明，选择题对于提高分数尤为关键。
几乎每位考生手中都会有一本风中劲草核心考点，书中提炼了所有考点，类似于精简版的大纲解析，适用于后期快速复习。然而，我更倾向于阅读大纲解析，因为它详尽的解释比简单的条目列举更能吸引我，因此风中劲草并未成为我的首选。
事实上，整个备考期间，英语和政治的学习相对轻松。如果你对政治缺乏兴趣，不妨尝试培养好感，其实政治相当有趣，马克思主义理论中的方法论有助于我们解决日常问题，而学习近代史则需要自行构建时间轴，将重大历史事件串联起来。考研之路漫长，不必总期盼早日结束，这只会让你心浮气躁，倒不如适应现状，专心思考如何充实每一天。
考研数学方面：
对于数学的学习，每个人的体验各异，我本人就对数学颇有兴趣，但我的主要短板在于粗心大意，常常在计算上出错，这在真实的考试环境中无疑是个劣势。因此，尽管我对每道题目都能形成一定解题思路，却总因小错误而丢分。所以，在确保基础知识稳固的基础上，提升计算准确性至关重要。我购买并完成了大量的数学辅导书籍，这个过程中，我不断地购入新的参考书，我个人非常支持通过海量刷题来提升数学水平。然而，刷题之余，总结反思同样不可忽视。总结来说，数学的学习关键在于两方面：一是扎实的基础知识，二是充足的实践训练。积累基础知识需要持之以恒，最终会形成每天定时定量渴望解题的习惯；至于训练，仅仅理解如何解题并不足够，每一个步骤都需要亲自动手，如此一来，考试中的失误才会减少。我还购买了华中科技大学出版社的《数学解题方法大全》，这本书极大地开阔了我的视野，但题量极大，如果你对自己的解题速度缺乏信心，建议慎重考虑。即使我认为自己的速度还算快，也只完成了三次。毕竟，题目的数量实在太过庞大。
考研英语方面：
提及背单词，这是一项熟悉至极的任务，但许多人直至考试前夕也无法完全掌握核心词汇。记忆单词无疑需要坚定的决心。让我分享一下我的单词学习步骤。我会在背诵新词后的第1天、第2天、第4天、第7天和第14天再次温习它们。首先，我自己设计了一份日程表，列出每日需攻克的单词列表。起初，进度缓慢，每天只能消化2个新的列表，即便如此，任务量依旧繁重，因为随着时间推移，可能会增加到每天需要复习7个列表！在这众多列表中，只有2个包含新词，其余全是复习旧知。许多人在刚开始背单词时容易陷入误解，比如我使用了新东方出版的无序单词书，有些单词可能有七八种含义，还有各种常见搭配。初次接触时，不必深究细节，你的目标是在看到单词时迅速联想到其主要的中文释义（不必全部，一到两个主要意思即可）。单词的记忆并非一蹴而就，而是通过反复回顾来巩固。在上述的复习节点，你可以遮住中文意思，尝试根据英文单词回想中文含义，若无法想起，可以做标记，逐步累积词汇量，每个单词的理解也会随之丰富。当然，仅背诵一遍是远远不够的。当你完成一轮单词书后，会发现自己遗忘了许多，即使之前已间隔数日进行了复习，这也是正常现象。然后开始第二轮，遵循相同的方式，唯一的区别在于第一轮可能每天学习2个新列表，第二轮则需提高速度，具体数量因人而异，我在那时能完成每天5个列表，有时则是3个。
考研专业课方面：
概率论是理解随机现象和不确定性理论的关键。在学习过程中，我深入掌握了概率空间的概念，事件的关系与运算，以及条件概率和Bayes定理。这些基本概念是理解复杂数据模型和机器学习算法的基础。特别地，我对独立事件、联合分布、边缘分布以及条件分布的计算和性质进行了大量的习题练习，这对我理解和应用概率模型大有裨益。
数理统计则更偏重于数据分析和推断。参数估计和假设检验是两大核心主题。我深入学习了点估计的矩法、最大似然法，以及区间估计的原理。我花了大量时间理解t检验、卡方检验、F检验等基础假设检验，并尝试用R或Python进行实际操作，将理论知识转化为实践能力。对非参数统计和回归分析，我也做了相应的研究，这对处理大规模和复杂数据尤为关键。
我还注重学习如何运用这些理论到实际问题中。例如，凭模拟实验来理解和验证概率理论，或者凭数据分析项目来实践统计推断。我经常参加在线的数据挑战赛，以此提高自己解决实际问题的能力，也锻炼了我将统计学应用于真实世界数据的能力。
在学习方法上，我认为理解比记忆更重要。我会尽量理解每个概念背后的数学逻辑，不仅仅是公式。做大量的习题和实战项目也是必不可少的，它们帮助我在实践中深化理解，提升技能。我也会定期回顾和整理笔记，形成自有的知识体系。
