北京工商大学大数据技术与工程硕士考研辅导班介绍
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针对性的考研培训课程，根据个人情况与报考院校专业定制指导方案，全程监督陪伴，布置随堂作业，结合命题规律进行模拟实战。根植于多年的积淀，为学员提供有用的北京工商大学大数据技术与工程硕士考研讯息与资源！
北京工商大学大数据技术与工程硕士考研辅导参考资料节选
《北京工商大学大数据技术与工程硕士60天突破考研极重要题型》
《北京工商大学大数据技术与工程硕士考研历年真题精选与超精解读》
《北京工商大学大数据技术与工程硕士权威习题剖析与考研预测》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研历年真题名师精解》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研精华微讲堂》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研高等解题技法辅导讲义》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
景老师 授课时间：每周二7:04-21:21
秦老师 授课时间：每周一8:01-19:28
巢老师 授课时间：每周四7:43-20:00
寿老师 授课时间：每周二7:30-14:42
郜老师 授课时间：每周一7:01-20:13
熊老师 授课时间：每周一10:36-19:01
注：具体时间以师生实际商议为准。
北工商数据科学与人工智能学部大数据技术与工程硕士考研备考指南与经验
考研英语经验节选
单词是英语的基础，大家也都知道单词是很重要的。我去年用的红宝书记单词，还有扇贝单词，单词每天都要记的，而且要重复记忆。每天早上7点到自习室用半个小时记单词。还有就是每日一句每天都在跟着，感觉用处很大的，每日一句一直跟到考研前。何凯文的考研英语同源外刊每天看点，积累单词和阅读素材。阅读也是每天跟着做的，做阅读的过程中记单词是最有效率的。刚开始做的是老蒋阅读80篇。每篇阅读做3次，一定要精读，弄懂文章，积累做题经验。英语的历年真题从暑假开始也要做，积累经验。后期再做真题要放在下午按考研时间做，而且每篇阅读要精读，真题要做好几遍，熟能生巧。翻译和写作也要专项练习，写作是王江涛的写作书。总之，英语是的日积月累的东西，平时一定要注重积累。
考研数学经验节选
因为底子不好，最基本的知识都不记得，我看了一遍课本觉得没有太大用。线性代数我极力推荐李永乐的那本辅导书，就是红色那个，总结的非常好，我是基础之后开始做全书的，一直到了6月份，暑假是个黄金期，做第二遍全书，这时候才感觉数学做的不那么费劲了做练习题，不过还是离不开辅导书，就这样到了十月份开始做真题，总结历年考点，重点学习，巩固知识点，之后进入模拟状态，这时候就不要看任何资料了，给自己规定时间，当作考试来看待，查漏补缺，得数学者得天下，每天都得做数学题，直到考研前一天！然后就是做660题，这本资料主要用来练选择和填空，题目也比较难。考查的内容很深很细，如果时间不够可以不做。
考研政治经验节选
经验之谈：（1）政治不用开始的太早，最早八月即可。（2）学政治一定要有效率，每天的按部就班不是目的，能把琐碎的知识点记住才是重点，不要把细小知识点的记忆工作留在最后，可以选择一些技巧记忆，比如顺口溜法，框架等等（3）不要轻视后期的背诵，后期的背诵量和背诵难度还是相当大的（至少对于我这个理科生来说是这样），出了肖八小黄书一定要马上背大题（因为肖八每年12月中旬才出，时间很紧）。（4）选择合适的参考书很重要。如果中后期发现书目不合适，一定要学会自我反思并及时调整书目，这点很重要.因为时间是一趟一去不复返的列车，效率远远比努力更重要。别等到考前十天再后悔！
考研专业课经验节选
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。
