CDA教材与题库

2023-05-03 12:03| 来源: 网络整理| 查看: 265

CDA教材与题库

2022-07-29

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）

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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）

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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）

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