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知识精要讲授与好题详解》
《北京信息科技大学大数据技术与工程考研真题与金典模拟试题》
《北京信息科技大学大数据技术与工程考研高分必背知识精华概要》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研高分胜战攻略》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研热点知识运用与典型题精要》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研冲刺模拟试题及详解》
注：具体教辅材料以实际为准。
辅导师资安排节选
葛老师 授课时间：每周五10:50-19:48
林老师 授课时间：每周二8:34-17:58
骆老师 授课时间：每周六9:14-14:08
桂老师 授课时间：每周二7:39-17:14
酆老师 授课时间：每周六9:07-18:58
孙老师 授课时间：每周三8:19-13:20
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
作文，有小作文和大作文两个部分，到中后期买，前期攻阅读，推荐买王江涛的《考研英语高分写作》，前面是小作文，后面是大作文，英语一英语二的作文都有，里面有真题的范文，作文的各种类型及例文，用的时候按他书里介绍的去用就行了，多背然后一定要动笔写，并且要修改要多写几篇，整理出自己的作文框架。
考研数学复习经验概要
数学教材看了2遍，结合着数学考研的范围看，课后的练习多做基础题型。看完课本之后开始做复习全书，大概做了3.4遍吧，大部分是基础题型，刷起来很快。660刷了2遍，这本书虽然有些题也是有难度，但总体来说知识点和题型总结的非常好，多刷几遍对于提高数学绝对很有帮助。大概10月份进行专题强化的训练，也一边记笔记，也开始做真题。个人建议数学准备两个笔记本，一个用来整理知识点和常考题型，另一个用来记错题。说来还惭愧，Lz的错题没有坚持下去，知识点倒整理的比较完整，后面直接当教材看了，基本做的题都能从上面找到归纳，也是花了很多精力，欣慰的是这门付出是和收获成正比哒。
考研政治复习经验概要
政治我从9月开始的，学习顺序应该是马原、史纲、毛中特、思修，首先马原是最难理解的一部分，这部分一定要听课，自己琢磨是没用的，只要搞懂，题目就迎刃而解了。史纲因为就是近现代史，历史嘛~不会改变的，所以背诵不会因为大纲改变受影响，建议在脑子里形成一条时间轴，没事儿的时候就过一遍，也可以在纸上写写。毛中特和史纲是有重叠部分的，而且我听课时老师说今年变动会大一些，所以一定要买新资料。思修就比较简单了，有些题就是常识，但是法基部分比较容易搞混，这部分还是以背诵为主。
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。
