关灯
开启左侧

[专业介绍] 深度剖析!深圳大学《408计算机学科专业基础综合》考情...

[复制链接]
深大引路人 发表于 2023-7-7 09:52:48 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 
【文章导读】
一、院校及专业介绍
二、学费奖学金情况
三、就业介绍
四、国家线、复试线对比
五、考试科目
六、考研复习全程规划
七、备考总结

【研究生分享】
最新23届化工跨考深大408学长经验分享,初试成绩第二成功上岸!经过过去一年的备考,学长总结了不少学习经验,希望此次分享能够帮助到正在备考中的学弟学妹们,祝大家之后都能都顺利上岸,我们深大见!

学院/专业介绍
计算机与软件学院
深圳大学计算机与软件学院是培养高尖端计算机软件人才的摇篮。1983年,深圳大学计算机学科由清华大学援建。2008年12月,深圳大学计算机与软件学院正式成立,由中国科学院院士陈国良教授担任首任院长。经过10多年建设,深圳大学计软学院从无到有取得全方位迅猛发展,现有大数据系统计算技术国家工程实验室、国家级计算机教学实验示范中心、国家级虚拟仿真实验教学中心、国家首批现代产业学院-腾讯云人工智能学院、省部共建粤港现代信息服务协同创新中心、10个省级和11个市级科研平台。学院设有计算机科学与技术、软件工程两大本科专业,均通过国际工程教育认证,双双入选国家一流专业建设点。2017年,获批计算机科学与技术专业一级学科博士点。2019年,获批博士后科研流动站。近年来,学院始终坚持以党建为龙头,广大师生始终不忘科学报国初心,牢记科技强国使命。学院以争创一流之进取精神,在学科建设、科研成果、人才培养以及社会贡献等方面不断取得新的突破,在多个学科权威排行榜上,排名不断上升。2021年软科世界一流学科排名中,深圳大学计算机科学与工程位列世界51-75;中国最好学科排名中,深圳大学计算机科学位列全国前10%。USNews 2022世界大学排行榜上,深圳大学计算机科学世界排名109位,国内排名26位。泰晤士2022世界大学学科排名中,深圳大学计算机科学并列全国14位。QS2022世界大学学科排名中,深圳大学计算机科学与信息系统位列中国内地高校23。据2021中国校友会网排名,深圳大学计算机科学与技术学科被评为世界知名高水平、中国顶尖专业,全国并列第四。据国际计算机专业权威CSRankings 2016-2022最新排名,深圳大学并列全国19位。截止2022年5月,深圳大学计算机ESI排名前0.101%, 世界63位,全国21位。在现任院长黄惠教授的引领下,深大计软团结一致、奋发进取,对标世界一流努力攀峰。

应用技术学院
深圳大学应用技术学院服务国家重大区域发展战略,助力“粤港澳大湾区”教育改革发展创新,建设高等教育人才高地。认真落实粤港澳大湾区建设的决策部署,积极与香港、澳门高校开展联合培养研究生工作,深入借鉴港澳高校高层次人才培养模式,实现粤港澳三地人才和科研资源的有效共享、深度融合,提升培养质量和国际化水平。
本学科依托深圳市新一代信息技术等战略性新兴产业,在现代工业理念大背景下,采用理论教学与实践相结合的方式,增设“项目实践”等特色课程,借鉴欧美应用技术型高校的办学理念和培养模式,坚持校企结合的双导师培养模式,努力培养创新型、实践型专业技术人才。

人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)(以下简称光明实验室)为省政府批准筹建的第三批广东省实验室之一,由深圳大学作为牵头建设单位,实验室主要围绕区块链与金融科技、智能传感与精准医疗、机器学习与智能系统、泛在感知与智慧城市四个方向展开研究,紧紧围绕国家重大战略,服务国家和全省经济社会发展,致力于将深圳打造成全国乃至世界重要的人工智能与数字经济创新研究基地和产业集聚高地。实验室委员会主任由梅宏院士担任,主任由国际欧亚科学院院士李清泉教授担任,执行主任由加拿大工程院院士于非教授担任,另外还有多名中国科学院、中国工程院院士、国家万人计划“领军人才”、国家杰青领衔团队。
实验室培养方向侧重于产业化及落地化的研究成果产出,与平安科技、微众银行、腾讯、华为、深智城、富士康、元戎启行等知名企业达成战略合作协议,为研究生未来实习就业提供机会与资源。

大数据系统计算技术国家工程实验室
大数据系统计算技术国家工程实验室是国家发改委于2016年12月正式批复由深圳大学牵头,联合国家信息中心、中兴通讯、清华大学和腾讯科技建设的我国大数据领域的国家级科技创新平台。本专业依托大数据系统计算技术国家工程实验室国家级平台,以粤港澳大湾区的经济、科技发展和社会信息化需求为导向,培养政治思想合格,德、智、体、美、劳全面发展,具有严谨的治学态度,具备扎实计算机科学与技术学科专业知识与学术前沿探索能力,具有终身学习和自我提高能力,适应社会发展,推动行业发展的创新型人才。

专业方向及学制
学院代码及名称:
110计算机与软件学院
126 应用技术学院
156 医学影像智能分析与诊断研究中心
181 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)(23年开设)
167 大数据系统计算技术国家工程实验室(23年开设)

专业代码及名称:
【081200】计算机科学与技术

专业拟招收人数:
110学院:75(含推免生)
126学院:4
156中心:6
181实验室:10
167实验室:13

培养方式:
学制:全日制三年

计算机与软件学院

应用技术学院

医学影像智能分析与诊断研究中心

大数据系统计算技术国家工程实验室

人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)

奖助学金
(一)学费:
根据国家政策,凡被我校正式录取的以全日制脱产方式学习的硕士研究生,学费标准为8000元/年;

(二)奖助学金
深圳大学依托地区经济发展优势,进一步加大经费投入力度,通过提高待遇水平,吸引优质生源,鼓励学生专心学业。
(1)国家助学金8000元/年;推免生等优质生源可获15000元特等学业奖学金;
(2)在评选国家奖学金、发放国家助学金、设置学业奖学金的基础上,提高了优秀研究生干部奖学金的奖励力度,将荔研优学奖学金提高到5万元;
(3)为了贯彻“大众创业、万众创新”科技精神,鼓励和引导大学生参与科学研究、技术开发、社会实践等创新活动,培养学生崇尚科学、锐意进取的创新、合作精神,充分利用学校人才、科研平台等资源优势,造就一批创新创业人才,学校特设立学生创新创业发展基金。研究生可申报研究生创新项目(一般项目)和重点项目;
(4)设有“鹏程奖学金”、“腾讯创始人创新奖学金”等一批社会(企业)奖学金;
(5)增加了研究生“三助”岗位数量,提高了岗位待遇;
(6)学校通过立项资助研究生科研创新课题、鼓励导师提供科研津贴等形式吸引研究生参与高水平科研项目从而获得资助;
(7)部分学院还设立1-2万不等的优秀推免生学院奖学金。
按照我校奖助政策体系,以全日制学习方式的非定向硕士研究生一年获得的奖助学金均不少于8000元,表现优异的将不少于6万元,如累计学校现有国家助学金、荔研优学奖学金、社会(企业)奖学金等,一年所获奖助学金可超过10万元。
奖助学金的具体情况见《深圳大学硕士研究生奖助体系(2023级)》。
就业介绍
1、IT类企业:技术开发、程序设计、软件工程、硬件工程、产品经理、产品运营、产品设计;政府、科研单位:网络安全、网络开发、系统维护、配置管理。

2、测试人员,运维人员,产品经理,项目经理,设计师,动画设计,交互设计,策划人员等等。

国家线、复试线
(1)往年录取情况

(2)国家线、复试线对比

考试科目介绍
1、初试考试科目
[101]思想政治理论;
[201]英语一;
[301]数学一;
[408]计算机学科专业基础综合;

2、初试参考书目
全国统考,由教育部考试中心提供考试大纲

3、复试考试科目
[F110]专业综合知识考核(计算机与软件学院);
[F126]专业综合知识考核(应用技术学院);
[F181]专业综合知识考核(光明实验室);
[F167]专业综合知识考核(国家工程实验室);

考研复习全程规划
408专业课经验分享
01
各科目所占比例
数据结构45分,计算机组成原理45分,操作系统35分,计算机网络25分。

02
题型分布
80分选择,2分一道共40道
70分大题,第1-2题为数据结构;第3-4题为计算机组成原理;第5-6题为操作系统;第7 题为计算机网络

03
学习顺序建议为
数据结构->计算机组成原理->操作系统->计算机网络。

04
我个人建议是三轮复习
第一轮
结合王道的书看基础课,并且看完课后练习相应章节的选择题作为巩固,第一轮错题记得标注一下。

建议是在结束一轮或者是每结束一章节后可以自己制定一个思维导图,不用太具体就是要有相应的每个章节的主要内容,主要是捋一捋408的内容并且做一个回顾。

第二轮
暑期看强化课,也就是暑期课程,跟着他们的节奏来梳理408各科考情分析以及主要题型的做法,并且通过做王道书中一轮你错过的选择题、王道书后对应的大题和他们课上布置的题目进行巩固理解。

最后他们会给你一个408考试以来的题型总结。根据这个以及你自己所练习的题和错题你自己也需作出一个关于你自己对每个题型的做法总结帮助自己理解。(要懂得把别人的话转移成自己的,并且找到题目之间的共性)

第三轮
现在就可以开始刷真题了,我建议是真题一定要刷两遍。

第一遍不要做在答题卡上,先自己用一张a4纸作为答题卡,做完一遍后给自己批改后,哪里错的比较多哪里做标记且去王道书上补充相应的知识点和书后相似的习题。

第二遍批改后的错题与第一遍仍然一样的一定要注意。建议是把它归为重要类型错题,在其对应的王道书章节或自己的本子上做好记号方便考前复习。

最后开始做模拟题,这个也可以做两遍,与做真题方法一致。这个阶段我觉得应该是熟悉各个考点和找出自己痛点的过程。

其实在复习过程中不必去在意别人的复习进度,更不要天天上群聊看别人复习到哪了,这样更容易产生焦虑。就好好把握自己的节奏,自己每次定下一个规划,争取是在规划内完成,如果差一点你就多分配点时间在408上,与其焦虑不如多刷点题。

公共课经验分享
01
数学(数一)

基础阶段
我自己选用的是张宇老师的基础30讲打基础,我觉得很不错所以推荐给大家,习题就是相应的基础300题,另外我觉得可以做880的基础篇一些题作为辅助。

强化阶段
高数主要看的武忠祥老师的课,线代看的李永乐老师的课,概率论看的张宇老师的课。习题就是他们所卖的辅导讲义的习题+880+660。强化阶段就是要多做多练。

冲刺阶段
这时候不再看课了,直接上真题,用的李艳芳的历年真题的那本书,建议从05年后开始做,前面的我觉得做的性价比不高。

这个阶段就是一天一张真题卷,然后查缺补漏来看自己到底哪个知识点没有搞懂,再去回顾自己没搞懂的知识点。真题也建议做两遍来查缺补漏,两次都做错的要重点注意。

做完真题后开始做模拟卷,我自己当时做的是张宇8+4套卷、李林6+4套卷、共创超越、森哥5套卷。做完还是根据自己所错的题进行查缺补漏。可以根据相应课程进行查缺补漏。

在我看来许多人往往会纠结于到底跟哪个老师用哪本书的问题,我觉得大家不用太过焦虑于这个问题,可以自己先听听各位老师的课觉得自己适合哪种就去跟这个老师。

我相信市面上主流的这些考研老师经过了那么多学长学姐的考验还是有实力的。建议不要去跟那些太过小众的老师。

02
英语(英一)
基础阶段
背单词应该是贯穿整个复习过程。先进行学习的肯定是语法知识,我觉得不管英语好坏都应该先学习语法知识打好长难句的基础。推荐句句真研,田静老师讲的干货满满。

强化阶段
这一阶段进行重要的真题阅读训练,推荐唐迟老师的阅读班和黄皮书,先是通过他的基础课程理解一些阅读题目的技巧并懂得如何使用。

再之后就通过刷题开始总结自己的做题技巧。第一遍总结并使用好做题技巧,二刷就是精细自己的技巧。

冲刺阶段
我觉得此时应该抓一下作文和翻译,先提前开始写起来,现在阅读就可以做的很快了,基本上我感觉四篇阅读应该要达到一个小时做完左右,然后开始抓新题型、完型、翻译。

三大题型推荐老师为:刘琦、宋逸轩、唐静。作文推荐石雷鹏老师,他虽然有点闷骚但是讲的确实不错。

英语单词是最为重要的基础,只有背好了单词你才会看懂阅读、翻译。而其他的题型可以通过老师的技巧进行拿分,作文就是多写多练总结自己的模板。

03
政治
考研政治构成及分值
政治选择题前16道单选(1分),后17道多选(2分),选择题共计50分,34-38为分析题共计50分。

共由五部分组成,重要性:时政>中特>马原>史纲>思修。

基础阶段
我当时看的徐涛老师强化班和空卡的速成课总结。并且以1000题作为辅助进行巩固理解,错题记得标注。特别是马原和中特题目较难,需要好好理解。

强化阶段
可以跟腿姐的技巧班掌握一些政治答题技巧和政治分析题模板,然后二刷1000题。

同时进行腿姐背诵手册的带背,政治就是要多背,每天花点时间跟着带背背一背绝对对你做题有帮助。

冲刺阶段
肖8主要是针对选择题,而肖4主要是针对分析题,我建议是选择题必须全部做,况且做许多遍,一直做到考前也没事,可以用小程序疯狂刷从而形成一种肌肉记忆。我当时并没有写过他们的分析题,基本都是直接跟着背肖4。

如果是11408时间紧迫并且政治要求不高的话,建议可以晚点开始,先把主要的408和数学抓住了,政治的话后期背背也是可以取得不错的成绩。

备考总结
上述的备考我并没有非常严肃的规定时间,因为我也不想要让大家感到恐慌和焦虑,你们就按照自己的节奏走,如果你觉得哪个科目比较差你就多花点时间在别的科目上,一些科目就适当舍弃。在我看来做好规划是很重要的,建议是最好每个星期或者每个月,甚至每天你都可以做好一个列表清单,然后对应着去学习,按照你自己的节奏走不必要太纠结快和慢。

如果大家一定要一个安排的话我建议是大致就是分为基础阶段、强化阶段、冲刺阶段。基础一般是在暑假前学习好基础内容,强化应该是在暑假中多练多总结,而冲刺都是开始做真题模拟题培养做题的感觉。

回复

使用道具 举报

 
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

热门图文
热门帖子
排行榜
作者专栏

关注我们:微信订阅号

官方微信

官方公众号

公司服务热线:

18927438622

公司地址:广州市番禺区大学城明志街1号广州大学城信息枢纽楼812

运营中心:广州市番禺区大学城明志街1号广州大学城信息枢纽楼812

邮编:510000 Email:1242041897@qq.com

Copyright   ©2018-2020  深大考研论坛_深圳大学考研论坛_深大考研网(shendabbs.com))©技术支持:考研院    ( 粤ICP备19157446号 )