北京信息科技大学大数据技术与工程考研辅导班详情
北京信息科技大学大数据技术与工程考研辅导班为报考北信科信息管理学院大数据技术与工程的学员提供高质量的考研培训课程，根据个人情况定制复习知道方案，全程监督管理，随堂作业布置，模拟实战预测。依托多年经验积累，为学员提供实用的北京信息科技大学大数据技术与工程考研动向与相关资源！
参考资料与教材节选
《北京信息科技大学大数据技术与工程考研高等辅导教材》
《北京信息科技大学大数据技术与工程考研常考知识演练精粹》
《北京信息科技大学大数据技术与工程考研热点知识点拨+密押题特训》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研实战技巧一本通最新版》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研重点精讲新说》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研高分专项决胜最新版》
注：具体教辅材料以实际为准。
辅导师资安排节选
程老师 授课时间：每周一8:07-17:20
聂老师 授课时间：每周一10:58-21:21
梁老师 授课时间：每周六10:52-18:19
温老师 授课时间：每周六11:03-17:59
白老师 授课时间：每周二7:07-20:55
诸老师 授课时间：每周三7:05-13:14
注：具体时间以师生实际商议为准。
考研经验知识攻略
考研英语复习经验概要
我觉得英语最头疼得就是单词了，初期复习做阅读最大的障碍也是单词。大家多年的共识一般都是基础阶段专攻单词，我也如此。基础阶段背单词的同时，辅助的做些考研阅读的入门练习。单词要每天背，反复背，到暑假之前，我发现大纲要求的5500单词基本看到都能想起含义了。英语阅读的辅导书我买的是张剑的真题，一直都只研究真题很少做其它练习，因为之前有经验说明，针对考研，真题以外的题目做了都没有意义。做真题以外的题目能提高英语水平，但是却不能有效地提高考研英语成绩！（如果想做建议在基础阶段，暑假后要全部看真题）作文我是从10月份开始背诵和练习的，先是选些近十年真题的优秀范文背诵，然后结合辅导班老师讲的模板写出针对不同类型的题目的模板，然后让老师给批改一下，把自己写的模板背熟背透。最后1个月每天都自己写一篇，不断强化自己的模板。总体来说，只要你背诵任何一本包含大纲词汇的单词书+英语历年真题+背诵文章，分数一定不会让你失望，也绝对会过线。
考研数学复习经验概要
我从四月份开始复习数学，深深觉得要是大一大二专业课老师也能将这么好考研就轻松了[捂脸]。用的是《高数三十六讲》、线性代数、概率统计，再到《真题大全解》，最后《八套题》、《四套题》什么的。数学一定要刷题的！到了十月份我还是有大量的题没有刷完，只好开始了大家说的：“2点睡6点起，每天保证4小时充足睡眠。”各位宝宝们不要学我，早做准备，每天完成当天的复习量，千万不要积压到最后牺牲睡眠，得不偿失。
考研政治复习经验概要
楼主大概是从10月份高等教育出版社《考研政治大纲解析》出来之后才开始复习的。其实大纲解析四十多万字的容量应该只能算作是一般，但是内容稍微比较枯燥一点，而且因为文字的表述方式很相似，也比较容易记混。但是只要把第一部分的马原看过之后，毛概和中特就比较容易了，而近代史和思政几乎没有什么理解难度。这本书楼主当时是配合着《肖秀荣1000题》来看的，基本上是像看课本一样的看完一章就做一章的选择题，感觉效果很不错，因为有题目的考察，所以慢慢的就把握住了看书的重点（虽然会感到几乎全书皆重点）和知识点之间的差别，也就不容易记混。因为楼主后期几乎没有背过什么（几乎没有捧着本书去外面背半天的经历），所以我觉得看的这一遍书对楼主来说至关重要，楼主属于看书比较慢的盆友，但是看过之后记住的东西也稍微多一点，楼主大言不惭的把这种经历形容为“理解性记忆”并且极力推崇。故而，我觉得这两本参考书的价值非常高，曾有政治大神建议大纲解析需要看第二遍，如果有时间的朋友可以尝试一下。这一遍过后，楼主又傻傻的把肖1000里面的解析题带答案全部抄了一遍，当然什么都没有记住。但是后来想想，可能潜移默化之中还是会有作用的吧。
考研专业课复习经验概要
1. 数据结构与算法：这是大数据技术的基础，要重点掌握各种数据结构的原理和算法的实现，包括数组、链表、栈、队列、树、图等。还需要了解常见的排序和查找算法，如冒泡排序、快速排序、二分查找等。
2. 数据库技术：数据库是大数据处理的核心，需要掌握关系型数据库和非关系型数据库的基本理论和实践技能。重点学习SQL语言，包括数据查询、数据更新和数据管理等操作。同时也要了解常见的数据库管理系统，如MySQL、Oracle等。
3. 分布式系统：大数据处理通常需要分布式系统来支持，需要了解分布式计算的基本原理和常用技术。掌握分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、分布式计算框架（如MapReduce）以及分布式数据库等相关知识。
4. 数据挖掘与机器学习：大数据处理离不开数据挖掘和机器学习的技术，需要掌握常见的数据挖掘算法和机器学习算法，如聚类、分类、回归等。此外，还要掌握相关的工具和平台，如Python的scikit-learn库、R语言等。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。了解常用的数据可视化工具和技术，如Tableau、D3.js等，能够将分析结果以直观的形式展示出来。
6. 大数据技术应用：最后，要了解大数据技术在不同领域的应用，如金融、医疗、互联网等，以及相关的案例和实践经验。通过学习和分析这些案例，可以更好地理解大数据技术的应用场景和实际效果。
考研复习方法：
1. 制定复习计划：根据自己的情况，制定详细的复习计划，明确每天的任务和时间安排。要合理分配时间，保证每个知识点都有充分的复习时间，并留出一定的时间进行总结和强化复习。
2. 多种学习资源：除了教材和课堂讲义，还可以参考一些优秀的学习资源，如教学视频、电子书、在线课程等。通过多种渠道获取知识，可以帮助更好地理解和记忆。
3. 刷题和实践：大数据技术基础考研要求掌握实际应用能力，所以要多做一些实践性的题目和项目。可以选择一些经典题目进行刷题，同时也可以尝试一些小型的数据处理项目，如数据清洗、数据分析等。
4. 理论与实践结合：在学习理论知识的同时，要注重与实际应用的结合。可以参加一些实践性的学习活动，如参与开源项目、参加数据分析比赛等，通过实践来加深对知识的理解和应用能力的提升。
5. 想象场景和真实案例：为了更好地掌握大数据技术的应用，可以通过想象场景和真实案例来加深理解。想象自己在某个领域应用大数据技术，思考如何解决实际问题，对相关知识进行串联和整合。
