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所有考研机构辅导服务团队人员均经过专业培训、经验丰富,所辅导内容均结合学员实际情况安排,








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清华大学精准医学与公共健康考研辅导培训班联系方式全国服务区域:








北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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清华大学精准医学与公共健康考研经验与备考指南

考研政治方面:

《政治大纲解析》(即“红宝书”)此书内容最为详实,字迹密密麻麻,不分重点,却是基础已极。《风吹劲草》系列(三本)草根所著,质量尚可。大抵是一些比较钻牛角尖的题目,考试时是绝不会出现的。文科生自不必言,对于理科生来说,对于政治题请务必不要太过较真,费时费力。这本书对于考点进行了精简和颜色标注,便于记忆,确是突击良助;此书有大量注重细节的选择题。《最后四套题》肖秀荣肖老爷子曾在命题组内滚打多年,经验丰富,每押必中。他最后的题是一定要买的。《时事政治》肖秀荣书的原名我不记得了,是一个小册子。当然,我只看了四分之一,《风中劲草》的知识点看了两三遍,题做了四分之一,但最后四套题进行了反复揣摩。政治这一门,失分主要集中在选择题,想多拿几分的代价非常大。因为政治的细节知识点太过零碎,令人不胜其烦,耗时甚巨,是在不值得。

考研数学方面:

从二月持续至六月,我专注于打牢基础,尤其是鉴于数学的复杂性,这个阶段投入了大量时间。对于高等数学,我精读了同济第六版的教材,并配合相关辅导资料研习了三轮。大纲规定的书后题目,我都一丝不苟地记录在笔记本上并全部完成,同时仔细梳理错误题目,归纳错误类型以进行整理。至于线性代数,我阅读了同济版的教材及配套辅助材料两次,同样用心地将所有书后题目详尽地解答在笔记本上。

考研英语方面:

长难句:考研英语的阅读和翻译大多数是长难句,答案的出处大多来自长难句,因此长难句的学习至关重要,我是用的何凯文的长难句,一定要记笔记因为东西太多,不能光靠记忆。作文的话就是最后一个月开始准备,不仅有小作文,也有大作文,不仅有真题,还有模拟题,写作技巧是手把手教如何用句型以及结构来支撑整篇作文,不是单纯的模板作文,还会经常给我一些最热的英语句型,其实就是提前押题与猜题,但是又不是单纯的猜题和押题,他会潜移默化的提高你的英语写作与阅读水平。特别提醒的是不要有模板作文,老师一旦认定是模板作文,只会给几分。

考研专业课方面:

数学基础是这个科目的基石。你需扎实掌握线性代数、概率论与数理统计的基础知识。线性代数中的矩阵运算、特征值和特征向量、秩和逆矩阵等内容是高频考点。对概率论,理解随机变量的分布、期望和方差,以及条件概率和贝叶斯定理至关重要。数理统计部分则需熟悉参数估计和假设检验的基本理论。

数据分析技能是数据方向的核心。熟练使用Python或R语言进行数据处理和分析是必备的。理解并能应用回归分析、聚类分析、主成分分析等基本统计模型。对机器学习的基本算法如决策树、支持向量机、神经网络等要有深入的理解,包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。

再者,数据结构和算法也是考试的重点。链表、树、图等基本数据结构要能够灵活运用,排序和查找算法的复杂度分析不能忽视。对图论问题,如最短路径、最小生成树等经典算法也要有清晰的认识。

在学习过程中,我建议多做题,尤其是历年真题和模拟题。凭解题,不仅巩固理论知识,还能提升解决问题的实际能力。参加讨论组或者找研友一起探讨难题,有效提高学习效率。

理论与实践相结合非常重要。尝试用所学知识去解决实际问题,比如参与数据分析比赛,或者自己找数据集进行实战训练。这样既能加深理解,也能锻炼编程能力和问题解决能力。

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