计算机专业如何怎样高效学习
计算机专业课内容繁多，知识点很杂，考试范围很广，这些特点也决定了计算机专业课复习花费的时间不会很短，考生需要在较短的时间内掌握较多的内容。以下是 分享给大家的计算机专业高效学习的方法的资料，希望可以帮到你!
专业课复习特点亲子活动通知
计算机专业课由于考试时是4门课程，而且每门课程内容都很多，知识点很杂，这就决定了考试会以广度为主，不会深，所以复习必须要抓住基础知识点，做好书上的例题课后题，而且要广做其他练习题来保证知识面要广，不用深挖难题。掌握了基础考上120分就不会有问题。
►学习方法解读
1.参考书的阅读方法
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体系法：为自己所学的知识建立起框架，否则知识内容浩繁，容易遗忘，最好能够闭上眼睛的时候，眼前出现完整的知识体系。
2.学习笔记的整理方法
(1)通过体系法的学习形成框架后，在仔细看书的同时应开始做笔记，笔记在刚开始的时候可能会影响看书的速度，但是随着时间的发展，会发现笔记对于整理思路和理解课本的内容都很有好处。
(2)做笔记的方法不是简单地把书上的内容抄到笔记本上，而是把书上的内容整理成为一个个小问题，按照题型来进行归纳总结。
3.真题的使用方法
真题一定要好好利用，首先可以通过历年真题结合大纲使用，分析和把握出题的重点，有针对性的复习;其次，可以在第三轮复习已经做过几套模拟题的基础之上，卡着时间做真题，来检验自己前一段的学习成果，树立考试的信心。
►心理准备
一定要有吃苦的勇气和准备，要几个月如一日地看书是一件十分辛苦的事，很容易迷茫、
懈怠和没有信心，这时候一定要坚持，要和别人做做交流，千万别钻牛角尖，一定要学会坚持，成就竹子的也就那么几节，成就一个人的也就那么几件事。.即便最后失败，也要学会对自己说!!“吾尽其志而力不达，无悔矣!”对自己要有以下三点要求：
七夕到底是不是情人节1、坚决果断，早做决定，决定了就全身心投入。
2、一定要有计划，一定尊重你自己定的计划。
3、跟时间赛跑。多一点快的意识，少一点拖拉和完美主义。考研说到底就是应试，总共就几个月时间，不要心存打好基础、厚积薄发的幻想，直接抓住要害，就可能成功。
计算机专业考研高效复习方法一、“统分结合”搞好知识要点梳理
现在许多同学正在进行梳理教材知识点的复习，这一过程是基础，也是至关重要的一个环节。推荐使用下列教材：
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数据结构：清华大学出版社《数据结构(第二版)》(严蔚敏主编)
计算机组成原理：高等教育出版社《计算机组成原理(第2版)》(唐朔飞主编)
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操作系统：西安电子科技大学出版社《计算机操作系统(第尹相杰个人资料3版)》(汤小丹等主编)
计算机网络：《计算机网络(第五版)》(谢希仁主编)
复习时需对照考纲将知识点理解透彻，有疑难之处及时借助与教材复习配合使用的计算机学科专业基础综合辅导讲义上的阐释搞懂弄通，不留疑点。
同时要注意加强对知识内容的宏观把握。建议大家自己动笔列一下各章节内容的知识框架，将零散的知识点有机排列到清晰、有层次的知识体系中。对于一些基础不是很好的同学，这一过程一开始肯定是较为困难，可借助计算机专业基础综合要点速记 手册上各章的“知识结构图”完成这一关键步骤。
二、用正确的方法做题巩固
除了梳理教材知识之外，做题也是保证初试取得高分所必须攻克的难关，因为初试的考查落实于解题能力。在准确把握复习要点的基础上，应当依据考纲中对知识点掌握的要求开始做题，达到巩固强化的效果。在做题这一环节需特别注意：
1.注重解题熟练度和技能的提升。基于对知识要点的理解把握，可以按照各课程章节的安排，通过计算机学科专业基础综合辅导讲义同步练习上的习题训练，对解题的方法和技巧进行深入的领悟与总结，并进一步学会在分析问题、解决问题的过程中灵活恰当使用。
2.认真做真题。考纲中附有前一年的考试试题及标准答案，同学们可以开始尝试做2009年至今的统考真题。一方面对考题的具体形式、各个题型的设置产生一定的了解，另一方面可对照真题查一下自己墓前在复习存在中的薄弱之处，进一步查漏补缺。
相信同学们能够把握正确的复习方法，按照复习进度脚踏实地落到实处，定会获得显著进步!
非计算机专业的学生学习的数据分析首先学好统计学。这个很重要。不管是否是IT专业，统计学都是必须具备的技能。推荐《统计学》
第二，数据分析和挖掘并不是什么高深学问，是一门技能，类似修车(如果你大学毕业说你会数据挖掘，你基本就费了)。
理论知识的培养很重要，除了统计学，相关的算法的掌握很重要。推荐《数据挖掘导论 完
整版 Introduction to Data Minin》和《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》
第三，就是相关技能的修炼。首先要有基本的ID技能，EXCEL必须熟练使用，有其是数据透视表。这个能解决90以上的数据分析，另外，基本的IT软件使用能力还是要有的，例如数据库软件的使用，SQL，和一些数据分析软件的使用(SPSS)等。同时，要培养自己的数据敏感性，同样的表，你能看出别人看不到的，也就是说，相同数据源的情况下，你能产出的信息熵比较高。这除了需要专业的知识，更需要长期的积累。每个行业对每个行业的数据分析都是有很大不同的，虽然数据的交叉分析价值更大，但是目前，数据分析还是有很强的行业属性。例如互联网主要分析流量数据，电商分析订单流量和用户，游戏分析DAU等等。每个行业都有其独特性，积累很重要。
第四，认识到数据不是万能。虽然，大数据炒的很热，但是价值还是很难衡量，目前在广告行业有较大的价值输出之外，其他的数据衡量数据分析的价值还是一个不容易的工作。不是分析出数据就万事大吉，还是要把分析结果落实在行动上，另外还有很多因素。数据分析不是解决一切问题的钥匙。
第五，忍受枯燥。数据分析是一个十分枯燥的行业，每天和excel和数据库打交道，还要面
对数据延迟数据不准确等等一系列问题，非常枯燥。如果你单身，建议毕业之前搞定女友，如果你毕业做数据分析了，很可能会单身很久。