思想政治教育考研考什么 ♂

思想政治教育考研的科目包括：

政治：

全国统考科目，代码为101。

英语：

全国统考科目，学硕考英语（一），代码为201；专硕考英语（二），代码为204。部分要求较高的院校，专硕也会考英语（一）。

专业课一：

通常为专业基础课，偏理论基础，各学校自主命题，部分院校会采用教育部统考试题。

专业课二：

通常为专业实务课，偏专业研究，也是各学校自主命题，部分院校会采用教育部统考试题。

具体考试科目以报考院校公布的招生简章为准，不同学校的科目可能会有所不同。建议考生提前查看目标院校的招生专业目录，了解详细的考试科目和要求。

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考研大数据应该看以下几本书：

《大数据分析原理与应用》：

这本书是大数据分析领域的基础读物，涵盖了大数据的基本概念、技术架构和应用案例。书中详细介绍了大数据的存储、处理、分析和可视化技术，为考生提供了全面的理论知识和实际操作指导。

《数据挖掘：概念与技术》：

这本书是数据挖掘领域的经典教材，作者对数据挖掘的基本概念、技术和应用进行了详细的讲解。书中包括数据预处理、模式识别、分类、聚类和关联规则等内容，帮助考生全面了解和掌握数据挖掘技术。

《机器学习》：

这本书是机器学习领域的经典教材，书中详细介绍了机器学习的基本概念、算法和应用。内容涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等多个方面，帮助考生全面掌握机器学习的理论和方法。

《Python数据分析基础》：

这本书适合初学者，详细介绍了Python在数据分析中的应用，包括数据预处理、数据可视化、机器学习模型构建等内容，并提供了大量的代码示例和案例分析。

《Hadoop权威指南》：

这本书是学习大数据技术不可或缺的参考书籍，作者Tom White详细介绍了Hadoop的架构、安装和配置方法，以及Hadoop生态系统中的重要组件如HDFS、MapReduce、Hive、Pig等。书中还包括了大量的实战案例和优化技巧。

《统计学习方法》：

这本书涵盖了统计学习的基本原理和方法，适合对统计学习方法有兴趣的同学学习。

《数据科学实战》：

这本书通过实际案例和练习，帮助读者掌握数据科学的基本知识和技能，包括数据清洗、数据可视化、机器学习等。

《FineBI用户指南》：

这本书是FineBI的数据分析工具的用户指南，适合希望通过FineBI进行数据分析的同学学习。

这些书籍涵盖了大数据的基础知识、技术架构、编程语言、数据处理、数据挖掘、机器学习等多个方面，适合不同层次的学习者。建议根据个人的学习阶段和需求选择合适的书籍进行学习。

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