清华大学数据科学和信息技术考研经验与复习注意事项
考研政治方面：
政治理论的学习重心落在了后期，我在十一月展开了第二轮复习，主要集中在解决历年试题。使用的资料为肖秀荣编著的《命题人讲真题》。我全力以赴地完成了选择题部分，尽管主观题未能亲自动笔，但我会深思熟虑，列出解题思路。我认为模拟撰写完整的主观题答案至关重要，因为思考与实际书写存在差异。同时，我还购买了肖秀荣的《考点预测背诵版》和《形势与政策》。前者给我带来的帮助有限，而后者则需要浏览掌握，毕竟肖秀荣会持续更新时事内容，直至12月发生的事件都可能成为考试的考点。
考研数学方面：
在十一月初始，考研复习进入关键阶段：我开始回顾2017年至2010年的历年真题。依旧采用之前的学习策略，但此时需要限定答题时间，并且自我批阅，分析错误的原因。对于错误的部分做好标记，这些真题我反反复复练习了三次。后期如果还有余裕，我会尝试合肥工业大学的模拟试卷，它们的难度相对较高，不过我认为题目的设计很有价值。可惜我时间紧迫，只完成了三套，之后又抓紧时间做了张宇的最后四套预测卷。
考研英语方面：
暑假我开始做真题超精解。超精解快做完的时候错误率还是那样，每次模考完都特别难受，感觉真题都被我浪费了，但又非常清楚自己做不对题80%的原因就是不认识单词。虽然7月我每天都会花一个小时看朱伟的练恋有词帮助自己记忆，但他讲的毕竟没有覆盖所有考研单词，所以没办法只能买本新东方的乱序版单词回来逼着自己背。我把所有单词都抄下来，只抄单词，只抄单词，没有释义和例句，贴在墙上每天早上起来看着单词在心里想它所有的意思，尤其是那些特别熟悉但又有些奇奇怪怪的意思的单词，记一个小时再开始其他科目的学习。就这样反反复复每天都背背背，到考试之前大概背了七八遍左右，考试的时候基本没有不认识的超级顺。所以，单词一定一定要背。
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。
