CDA教材与题库

2023-05-06

CDA LEVEL I 参考教材：

[1]CDA数据科学研究院.CDA LEVEL Ⅰ 精益业务数据分析[M].电子工业出版社,2022.（必读）
[2]（意）法拉利,（意）鲁索.微软Excel 2013：用PowerPivot 建立数据模型[M].清华大学出版社,2015.（选读）
[3]贾俊平,何晓群,金勇进.统计学（第8版）[M].中国人民大学出版社,2021.（选读）
[4]王英英.MySQL 8从入门到精通[M].清华大学出版社,2019.（选读）
[5]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）
[6]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）
[7]（加）阿利斯泰尔·克罗尔,（加）本杰明·尤科维奇.精益数据分析[M].人民邮电出版社,2015.（选读）

获取模拟题请联系考务老师微信： 15311595173

CDA LEVEL II参考教材：

[1]CDA数据科学研究院.CDA LEVEL II 商业策略数据分析[M].电子工业出版社,2023.（必读）
[2]赵仁乾，常国珍等.金融商业算法建模:基于python和SAS[M].机械工业出版社,2021（必读）
[3]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.（必读）
[4]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.（必读）
[5]常国珍等.Python数据科学：技术详解与商业实践 [M].机械工业出版社,2018.（必读）
[6]贾俊平,何晓群,金勇进.统计学（第8版）[M].中国人民大学出版社,2021.（选读）
[7]金勇进,杜子芳等.抽样技术（第5版）.中国人民大学出版社,2021（选读）
[8]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）
[9]韩伯棠,管理运筹学（第5版）[M].高等教育出版社,2020（选读）
[10]任寅姿,季乐乐等.标签类目体系[M].机械工业出版社,2021（选读）

获取模拟题请联系考务老师微信： 15311595173

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）

获取模拟题请联系考务老师微信： 15311595173

完谢谢观看

上一篇: 证书年检