北京工商大学大数据技术与工程硕士考研辅导班详情
北京工商大学大数据技术与工程硕士考研辅导班为报考北工商数据科学与人工智能学部大数据技术与工程硕士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工商大学大数据技术与工程硕士考研动向与相关资源！
参考资料与教材节选
《北京工商大学大数据技术与工程硕士考研真题剖析与典型题详解》
《北京工商大学大数据技术与工程硕士考研真题与典型例题精析》
《北京工商大学大数据技术与工程硕士学习技法与考研指津》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研序列之全真模拟试题》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研同步辅导与核心真题汇编》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研真题分析与重难点演练》
注：具体教辅材料以实际为准。
辅导师资安排节选
阴老师 授课时间：每周六11:55-21:38
印老师 授课时间：每周日8:09-16:41
咸老师 授课时间：每周六9:24-14:27
干老师 授课时间：每周三7:16-18:57
苏老师 授课时间：每周一9:52-14:16
刘老师 授课时间：每周五8:43-14:57
注：具体时间以师生实际商议为准。
考研经验复习方法
考研英语复习经验概要
从现在起到暑假开始的这段时间，英语所要做的就是背单词做阅读模拟题。阅读模拟训练我一共买了四本书，都做完了。哪本都不容易，每篇错两到三个都很正常，也不要过于气馁；当然我没有自暴自弃，而是认真总结，最后得出的结论是词汇没过关，后来就有了那个15遍。在7月份暑假开始的时候，单次能够记到3遍，阅读模拟题做完一本就很好了。
考研数学复习经验概要
提高阶段，其目的是提高自己的数学能力和水平，特别是解题能力和水平，使其与考研的要求靠拢。在此阶段，我大致将陈文灯的《数学复习指南》之高等数学部分、李永乐的《线性代数复习讲义》和姚孟臣的《概率论与数理统计例题精讲》认真看了3遍，并做了笔记，对一些重点难点进行了剖析。此外，我认真的将李永乐的《经典400题》做了一遍，然后又分析了一遍！我将自己做错的题集中起来进行了分析和总结。12月份我在数学上花的时间慢慢减少，基本上午8：30-11：30做数三真题第二遍（按照章节来）和过全书或者看自己薄弱的专题，然后一周我一般严格按照考试时间模拟两次。在考前做完了真题第二遍，又刷了一遍全书。考前最后一周着重看了一下公式和定义。
考研政治复习经验概要
我高中学的是理科，对于政治，在考研前可谓是一窍不通。有的同学从暑假就开始准备政治了，我学习政治用的是大纲解析，身边也有同学推荐精讲精练，这就像全书一样，选定一本认真看就是了。我是看完一章大纲解析，做对应的1000题，答案别直接写上去，毕竟是要做个两三遍的，建议写在一个小本子上，把做错的题带回大纲解析里找到答案，用红笔标出，第一次做题可能错的比较多，所以做完一章下来等于把大纲解析又过了一遍。我的进度算是比较慢的，在八套卷下来之前，大纲解析和1000题都过了两遍。八套卷的正确使用方法是，认真做选择题，错题带回大纲解析看，主观题不用去背，只需看第一道马原的题，主要看看答案是怎么分析的。肖秀荣四套卷的主观题，是一定一定要全背下来的。从每年的成绩来看，要想拉开分，选择题相对重要些。 风中劲草核心考点这本书几乎是人手一本吧，里面罗列了所有考点，是简化版的大纲解析，适合后期快速复习。但就我个人而言，我还是比较喜欢看大纲解析，毕竟里面解释的详细，而不是一条一条的简单罗列，所以风中劲草这本书我并没有怎么用。 其实在整个复习过程中，准备英语和政治都算比较轻松的。如果你们对政治无感，可以试着先去喜欢上它，政治真的挺有趣的，马原里的一套方法论对我们平时处理问题能起到指导作用，学习近代史，要自己在脑子里形成一条时间线，把中国近代的大事件串起来。考研战线还是挺长的，不要每天都想着再过多久自己就解放了，只会让自己变得浮躁，不如习惯当下，安心想想怎么把今天过充实了。
考研专业课复习经验概要
1. 复习要点：
首先，我们要掌握数据结构的基本概念和常见的数据结构类型，如数组、链表、栈、队列、树、图等。然后，需要熟悉数据结构的基本操作，比如插入、删除、查找等。此外，还需要理解数据结构的性质和特点，例如时间复杂度、空间复杂度等。
2. 复习知识：
在复习数据结构的过程中，我们需要掌握以下几个重点知识点：
2.1 数组和链表：
了解数组和链表的定义，掌握它们的特点、优缺点以及常见操作的时间复杂度。比如，数组的插入和删除操作的时间复杂度是多少？链表的查找操作的时间复杂度是多少？
2.2 栈和队列：
了解栈和队列的定义，掌握它们的特点、优缺点以及常见操作的时间复杂度。理解栈的先入后出（LIFO）特性和队列的先入先出（FIFO）特性。
2.3 树和图：
了解树和图的定义，掌握它们的特点、优缺点以及常见操作的时间复杂度。学习树的遍历算法，如前序遍历、中序遍历和后序遍历。了解图的表示方法，熟悉图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
3. 复习方法：
在复习数据结构时，我们可以采用以下方法：
3.1 系统学习：
按照教材或课程的安排，系统地学习数据结构的定义、性质、操作等内容。可以结合课后习题，加深对知识点的理解和应用能力。
3.2 实践编程：
通过编写代码实现各种数据结构和相关算法，加深对数据结构的理解和应用。可以选取一些常见的数据结构题目进行练习，提高自己的编程能力和解题思路。
3.3 多做题：
多做一些与数据结构相关的题目，可以通过查找历年考研真题或专业书籍找到合适的练习题。通过反复练习，提高解题的熟练度和速度。
