CDA数据分析师

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CDA教材与题库

2021-08-17

CDA LEVEL I 参考教材:

[1]王英英.MySQL 8从入门到精通[M].清华大学出版社,2019.(选读)
[2]MICK.SQL基础教程[M].SQL进阶教程[M].人民邮电出版社2017.(选读)
[3]黄缙华.MySQL入门很简单[M].清华大学出版社,2011.(选读)
[4]斯蒂芬森,晋劳,琼斯.SQL入门经典(第5版)[M].人民邮电出版社,2011.(选读)
[5]贾俊平,何晓群,金勇进.统计学(第7版)[M].中国人民大学出版社,2018.(选读)
[6]黄成明.数据化管理(第1版)[M].电子工业出版社,2014.(选读)
[7]京东数据创新组.京东平台数据化运营(第1版)[M].电子工业出版社,2016.(选读)
[8]刘宝红,赵玲等.供应链的三道防线(第1版)[M].机械工业出版社,2020.(选读)
[9]陈哲.活用数据:驱动业务的数据分析实战(第1版)[M].电子工业出版社,2019.(选读)
[10]顾生宝.数据决策:企业数据的管理、分析与应用(第1版)[M].电子工业出版社,2020.(选读)

CDA LEVEL II参考教材:

[1]贾俊平,何晓群,金勇进.统计学(第7版)[M].中国人民大学出版社,2018.(必读)
[2]经管之家,丁亚军.统计分析:从小数据到大数据[M].电子工业出版社,2020.(选读)
[3]何晓群.多元统计分析(第4版)[M].中国人民大学出版社,2015.(选读)
[4]李子奈,潘文卿.计量经济学(第四版)[M].高等教育出版社,2015.(选读)
[5]盛骤,试式千,潘承毅等.概率论与数理统计(第四版)[M].高等教育出版社,2018.(选读)
[6]张颢.概率论[M].高等教育出版社,2018.(选读)
[7]张文彤.SPSS统计分析基础教程[M].高等教育出版社,2017.(选读)
[8]王燕.应用时间序列分析(第四版)[M].中国人民大学出版社,2015.(选读)
[9]詹姆斯·D·汉密尔顿.时间序列分析[M].中国人民大学出版社,2015.(选读)
[10]数据管理协会(DAMA国际).DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)[M].机械工业出版社,2020.(选读)
[11]比约恩等.根原因分析-简化的工具和技术(第2版)[M].中国人民大学出版社,2011.(选读)

CDA LEVEL III参考教材:

[1] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei.数据挖掘:概念与技术(原书第3版)[M].范明,孟小峰 译,机械工业出版社,2012.(必读)
[2] 周志华.机器学习[M].清华大学出版社,2016.(必读)
[3] Chris Albon. Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习.电子工业出版社,2019.(必读)
[4] 李博.机器学习实践应用.人民邮电出版社,2017.(必读)
[5] 爱丽丝·郑,阿曼达·卡萨丽.精通特征工程.人民邮电出版社,2019.(必读)
[6] 迪潘扬·萨卡尔(Dipanjan Sarkar).Python文本分析[M].机械工业出版社,2018.(必读)
[7] 经管之家.SPSS Modeler+Weka数据挖掘从入门到实战,电子工业出版社,2019.(选读)
[8] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar.数据挖掘导论(原书第2版)[M].段磊,张天庆 译,机械工业出版社,2019.(选读)
[9] 赵卫东,董亮. Python机器学习实战案例. 清华大学出版社,2019.(选读)
[10] 约阿夫·戈尔德贝格.基于深度学习的自然语言处理[M].机械工业出版社,2018.(选读)
[11] 鲁伟.深度学习笔记.北京大学出版社,2020.(选读)
[12] 数据挖掘网站:KDnuggets (https://www.kdnuggets.com/)(拓展学习)
[13] 数据挖掘网站:Kaggle (https://www.kaggle.com/)(拓展学习)

完 谢谢观看

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