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考研高分冲刺全析教程》
《北京工商大学大数据技术与工程硕士考研核心考点命题思路解密》
《北京工商大学大数据技术与工程硕士知识细读及绝密题技巧讲解》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研实战指南》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构热门考题全解与全真模拟》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研真题金榜解析》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
咎老师 授课时间：每周六11:09-17:54
刁老师 授课时间：每周日10:38-21:27
水老师 授课时间：每周二9:20-16:10
隆老师 授课时间：每周四8:07-20:53
阎老师 授课时间：每周日7:49-16:36
侯老师 授课时间：每周一9:30-20:23
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知识攻略与经验
考研英语经验节选
如果还有时间，想要额外拓展词汇量和阅读能力，你可以在刚刚开始复习（如果你复习时间比较早）的时候拿一些原版的短篇小说or经济学人等英文期刊的文章来读，主要是读懂、认识高频词汇。我当时二战用的是《华研外语》的真题，里面有一本40篇的经济学人的截选，因为我对于经济类和科学类的文章比较薄弱，所以先拿那个看，看了有20篇左右。
考研数学经验节选
数学要温习并搞懂知识点的，所以你发现某些题错误的频率较高就可以回头再去理解那些知识点。总之，做题不是单纯为了做题，关键是为了理解课本上的知识点。总结起来有几点，视频不离眼，目标不离心，笔记时时记，题不离手，公式概念不离口。
考研政治经验节选
有好多人说政治不难,考前背背就行了,但我的观点正好相反,而且,我觉得政治可能是你花时间复习,反而你却进步很慢,得高分可能性很低的科目。常听别人说某人政治从来不复习却考了XX分,于是自己索性也不去看了,实际上这是及其错误的方法。政治是社会科学的龙头,它的复习不是简简单单的看大纲解析、去背它,而是要去理解,多关心实事,将所学的知识和现实相结合,也许这就是社会科学的特点吧。我从7月开始看,具体的计划就是做选择题之类的;至于大题目,我在考前写了几套题,用于练手,还有就是在考前重新把知识点做了个总结。我个人觉得政治的分数有多少由你的平时的知识储备量和把大纲解析看得有多透来决定,两者大概是3:7的比例吧,所以把大纲解析看明白是很重要的。
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。
