北京信息科技大学管理科学与工程考研辅导班详情
北京信息科技大学管理科学与工程考研辅导班为报考北信科信息管理学院管理科学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管理科学与工程考研动向与相关资源！
参考资料与教材节选
《北京信息科技大学管理科学与工程考研热点问题剖析与权威指导》
《北京信息科技大学管理科学与工程考研核心内容选讲》
《北京信息科技大学管理科学与工程考研命题核心思路分析》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研题库必练白金典藏版》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研满分状元必备绝招》
《北信科信息管理学院大数据技术基础考研典型解题技巧突破》
注：具体教辅材料以实际为准。
辅导师资安排节选
干老师 授课时间：每周日9:18-20:01
贲老师 授课时间：每周三11:41-16:00
包老师 授课时间：每周五8:19-19:11
丰老师 授课时间：每周日7:08-18:14
慕老师 授课时间：每周三11:42-19:53
褚老师 授课时间：每周六7:12-13:05
注：具体时间以师生实际商议为准。
考研经验知识重点
考研英语复习经验概要
张剑黄皮书阅读理解（早期基础篇，后期加强篇，但其实这个要比真题难，权当练手吧不必较真）单词书用的乱序（因为太厚太重被楼主分解成若干份，方便了不少），早期的话背背单词，看看文章就够了。中期的话，就做真题吧。还是用的张剑的，两者各有千秋吧。真题一般是反复刷的，所以建议买试卷版，把试卷复印个好几份比较方便。后期的时候，打算做模拟卷，买了几种随便做了几套感觉不好就扔了，所以真心建议反复刷真题就好了。就算答案都记得了，你就反复看文章吧，看多了对作文也有帮助。早期那些就是单纯让你进入一个做题的状态，保持住就好了。作文的话，楼主在一个月的时候开始练作文，但是楼主作文一直比较渣，发现练作文又很浪费时间，就放弃掉了。客观题才是王道啊其他完形（没做训练）、翻译（翻译可以在反复做真题的时候练，做完后分析试卷时全文翻译一遍就差不多了）、新题型（做了一些练习，后来因为政治放弃掉了）
考研数学复习经验概要
自己的数学正式开始复习是在三月份开学后。在三月到七月中旬这段时间里我主要是以打基础为主，我个人觉得在这段打基础的时间里切忌快，千万不要和别人比速度，只要按照自己的计划把基础打牢即可。数学是学习的重中之重，拉分太厉害了。好多人都说课本要多看，但是我认为把定理和例题看会了就行了，不用非得弄懂定理是怎么证出来的，浪费时间而且偏离考试方向。要把复习全书至少做两遍，第一遍每道题都做，第一遍做的时候会感觉很多都不会，没关系，刚开始都那样。要结合最近三四年的真题题型来做题。真题要做两遍，特别是近几年的题型要多研究。
考研政治复习经验概要
政治这一科我觉得大家不要太早复习，暑假开始时刚刚好，前期是打基础的好时期，基础打不好后期背诵会很头疼，上完一节课看肖的的精讲精练，配套做他的1000题，我的个人意见，1000题值得去多刷几遍，因为都是比较基础的知识点，现在考研政治在基本知识点考察基础上增加了分析理解。大家一定要重视选择题，尤其是多选题，因为一错可能错好多，对于不确定的一定要从精讲精练上找到核心知识点，加以巩固消化。大题后期一定要背肖四，必须背。政治最后的分数，大题拉不开分，除非没有背肖四，主要由选择题决定的，尤其是多选题。
考研专业课复习经验概要
一、数据挖掘与机器学习基础
1. 学习相关的数学基础知识，如线性代数、概率论等。这些知识是理解和应用数据挖掘和机器学习的基础。
2. 掌握常见的数据挖掘算法和机器学习算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等。理解它们的原理和应用场景，并能够根据实际情况选择合适的算法进行建模和分析。
3. 学习常见的特征选择和特征提取方法，以提高数据挖掘和机器学习模型的性能。了解主成分分析、因子分析等方法，并能够应用到实际问题中。
4. 掌握模型评估和选择的方法，如交叉验证、ROC曲线等。了解如何评估模型的性能，并选择最优的模型。
5. 学习数据预处理的方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换等。掌握数据预处理的方法对建模结果的影响，并能够根据实际问题选择合适的预处理方法。
二、大数据处理与分析
1. 学习分布式计算的基本原理和常见的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等。理解它们的设计思想和应用场景，并能够搭建和配置相关的环境。
2. 掌握数据存储和管理的方法，如HDFS、HBase等。了解大数据存储系统的特点和优化策略，能够合理地设计和管理数据。
3. 学习大数据处理与分析的基本算法和技术，如MapReduce、分布式数据库等。了解它们的原理和应用，能够根据实际问题选择合适的算法和技术进行数据处理和分析。
4. 掌握数据可视化和交互分析的方法，如Tableau、D3.js等。了解数据可视化的原理和设计原则，并能够使用相关工具进行数据可视化和交互分析。
三、实际案例与综合应用
1. 学习大数据的应用案例和最新发展，了解大数据在各个领域的应用和创新。能够理解和分析实际案例，并从中总结经验和教训。
2. 进行实际项目的实践和综合应用。通过参与真实项目，将所学知识应用到实际问题中，锻炼数据挖掘和机器学习的能力。
