數據挖掘課程理念

① 如何學習數據分析

首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：

1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool

2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：

1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》

② 數學專業有哪些專業課程

數學專業的專業課程有：

一、數學分析

又稱高級微積分，分析學中最古老、最基本的分支。一般指以微積分學和無窮級數一般理論為主要內容，並包括它們的理論基礎（實數、函數和極限的基本理論）的一個較為完整的數學學科。它也是大學數學專業的一門基礎課程。

數學中的分析分支是專門研究實數與復數及其函數的數學分支。它的發展由微積分開始，並擴展到函數的連續性、可微分及可積分等各種特性。這些特性，有助我們應用在對物理世界的研究，研究及發現自然界的規律。

二、高等代數

初等代數從最簡單的一元一次方程開始，初等代數一方面進而討論二元及三元的一次方程組，另一方面研究二次以上及可以轉化為二次的方程組。沿著這兩個方向繼續發展，代數在討論任意多個未知數的一次方程組，也叫線性方程組的同時還研究次數更高的一元方程組。

發展到這個階段，就叫做高等代數。高等代數是代數學發展到高級階段的總稱，它包括許多分支。現在大學里開設的高等代數，一般包括兩部分：線性代數、多項式代數。

三、復變函數論

復變函數論是數學中一個基本的分支學科，它的研究對象是復變數的函數。復變函數論歷史悠久，內容豐富，理論十分完美。它在數學許多分支、力學以及工程技術科學中有著廣泛的應用。 復數起源於求代數方程的根。

復數的概念起源於求方程的根，在二次、三次代數方程的求根中就出現了負數開平方的情況。在很長時間里，人們對這類數不能理解。但隨著數學的發展，這類數的重要性就日益顯現出來。復數的一般形式是：a+bi，其中i是虛數單位。

四、抽象代數

抽象代數（Abstract algebra）又稱近世代數（Modern algebra），它產生於十九世紀。伽羅瓦〔1811-1832〕在1832年運用「群」的概念徹底解決了用根式求解代數方程的可能性問題。

他是第一個提出「群」的概念的數學家，一般稱他為近世代數創始人。他使代數學由作為解方程的科學轉變為研究代數運算結構的科學，即把代數學由初等代數時期推向抽象代數。

五、近世代數

近世代數即抽象代數。 代數是數學的其中一門分支，當中可大致分為初等代數學和抽象代數學兩部分。初等代數學是指19世紀上半葉以前發展的代數方程理論，主要研究某一代數方程（組）是否可解，如何求出代數方程所有的根〔包括近似根〕，以及代數方程的根有何性質等問題。

法國數學家伽羅瓦在1832年運用「群」的思想徹底解決了用根式求解多項式方程的可能性問題。他是第一個提出「群」的思想的數學家，一般稱他為近世代數創始人。他使代數學由作為解代數方程的科學轉變為研究代數運算結構的科學，即把代數學由初等代數時期推向抽象代數即近世代數時期。

參考資料來源：

網路—數學分析

網路—高等代數

網路—復變函數論

網路—抽象代數

網路—近世代數

③ 如何自學成為數據分析師

數據分析師的基本工作流程：

1.定義問題

確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。

2.數據獲取

數據獲取的方式有很多種：

一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。

二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。

三是通過Python編寫網頁爬蟲。

3.數據預處理

對殘缺、重復等異常數據進行清洗。

4.數據分析與建模

這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。

5.數據可視化和分析報告撰寫

學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。

數據分析入門需要掌握的技能有：

1. SQL（資料庫）：

怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

2. excel

分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。

熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。

3.Python或者R的基礎：

必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。

4.學習一個可視化工具

如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。

④ 計算機專業研究生階段有幾大研究方向可以選擇

1、計算機應用技術
研究方向：計算機網路、實時計算機應用、CIMS、計算機圖形學、並行計算、網路信息安全、資料庫、情感計算、數據挖掘、分布式計算、知識工程、計算機視覺、自動推理、機器學習、草圖理解、網路性能分析與協議設計、網路管理與安全、計算機圖形學、信息可視化、基於GPU的高性能計算、復雜系統(應急、物流、海洋)領域工程、基於SOA的空間信息共享與業務協同、語義搜索引擎、自然語言處理、機器翻譯、搜索引擎、空中交通信息系統與控制、民航信息與決策支持系統、智能交通系統理論與技術等。
專業特點：計算機應用技術是針對社會與各種企事業單位的信息化需求，通過對計算機軟硬體與網路技術的選擇、應用和集成，對信息系統進行需求分析、規劃和設計，提供與實施技術與解決方案，創建優化的信息系統，並對其運行實行有效的技術維護和管理的學科。
培養這方面人才所涉及的知識麵包括：數學與信息技術基礎、程序設計基礎、系統平台技術、計算機網路、信息管理與安全、人機交互、集成程序開發、系統架構與集成、Web與數字媒體技術、工程實施、職業操守等。培養目標是為企事業單位和政府機構提供首席信息官及承擔信息化建設核心任務的人才，並提供為IT企業提供系統分析人才。
科研狀況：本專業是天津市第一個計算機類博士點，主要從事計算機技術在其它領域應用中核心技術問題研究及相關信息系統開發。近年來在計算機集成製造（CIMS）、計算機輔助教學、虛擬現實技術應用、計算機工業控制、電子商務等方向承擔國家863項目及重大項目、國家自然科學基金十餘項。承擔省部級及橫向科研課題近百項。為國家和天津市的信息化建設做出了重要貢獻。
近幾年報考簡況：本專業從80年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生300多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：高等計算機網路、計算理論、排隊論及在計算機中的應用、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。
論文要求：論文選題涉及計算機在各領域應用的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。 就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機應用領域的理論和工程方法，能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
2、計算機軟體與理論
研究方向：計算理論、演算法理論； 軟體工程、中間件、智能軟體、計算環境；並行計算、網格計算、普及計算；密碼學、信息安全、數據理論；圖形圖象演算法、可視化方法；人工智慧應用基礎；理論計算機科學其他方向。
專業特點：計算機軟體與理論專業涉及計算機科學與技術的基本理論和方法，強調計算、演算法、軟體、設計等概念，主要的領域包括計算理論、演算法與復雜性、程序設計語言、軟體設計與理論、資料庫系統、人工智慧、操作系統與編譯理論、信息安全理論與方法、圖形學與可視化計算、以網路為中心的計算等。
科研狀況：計算機軟體與理論專業是我院重點發展，進步較快的專業。近年來承擔國家863、自然科學基金、，以及省部級項目多項。在網路信息安全、中間件技術、並行計算、網格計算、計算機圖形學等方面取得了多項前沿性成果。 近幾年報考簡況：本專業從96年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：計算理論、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。 論文要求：論文選題涉及計算機軟體的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。
就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機軟體的理論方法，以及軟體工程、信息系統、並行計算、普及計算等等的軟體系統開發技術，能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
3、計算機系統結構
研究方向：分布式計算機系統、計算機網路系統與全球個人計算系統、真實感圖形生成與虛擬現實技術
專業特點：計算機系統結構（原名計算機組織與系統結構）專業全面研究各種類型的計算機系統（從單機到網路）的構成、硬體與軟體的聯系與功能匹配、計算機系統性能評價與改進等。該專業的研究課題涉及高性能處理機系統結構、多機系統、並行計算與分布式計算系統、計算機系統性能評價、VLSL設計、容錯計算技術、計算機介面技術、計算機網路系統與通信系統、移動計算、全球個人計算系統等。
科研狀況：本專業近年來承擔多項國家科委、國家教委、國家計委及天津市自然科學基金項目，並有多項科研獲獎。其中G.T9112計算機解密系統獲北京市公安局科技進步二等獎，表面高度復雜實體的CAM獲國家科委科技進步二等獎。目前承擔國家自然科學基金項目「面向ASIC的真實感圖形演算法和系統結構的研究」、國家高科技863項目「用於建築環境模擬設計的分布式多用戶虛擬現實系統」、天津自然科學基金項目「分布式多用戶VR開發系統平台的研究」和一大批為企事業單位開發的橫向科研項目。
近幾年報考簡況：本專業從80年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：應用數學、外語、高等計算機網路、排隊論及在計算機中的應用、計算理論、現代計算機體系結構、計算機綜合實驗、計算機控制及應用、計算機網路研究熱點問題、計算機系統模擬、量子計算、密碼學與信息安全、面向對象方法學、嵌入式系統設計、統一建模語言、圖象/模式識別與理解、機器學習、軟體體系結構。
論文要求：論文選題涉及計算機系統結構的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。
就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機系統結構、計算機工程、網路工程、嵌入式系統等的應用開發技術、能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
計算機系統結構 02 網路與信息安全
04 計算機通信，信息安全，多媒體信號處理 05 圖形圖像處理技術
07 計算機圖形圖像處理技術、嵌入式系統 09 計算機網路與圖形圖像處理 10 計算機網路與信息處理
11 輸入輸出技術與設備、圖像處理與圖像理解 12 信息安全理論與技術,嵌入式系統 13 網路安全
14 信息安全與編碼
15 網路安全和網路計算 16 圖形圖像和外設
17 計算機輸入輸出技術與設備、圖形圖像處理與理解 考試科目:
①101政治理論②201英語③301數學（一）④431計算機基礎(計算機基礎包含離散數學45分；數據結構45分；計算機組成原理60分) 計算機軟體與理論 02 面向對象技術
04 軟體安全與編譯器體系結構 06 分布計算與互聯網技術
08 並行與分布計算，生物信息學演算法 09 軟體工程、信息系統 10 軟體理論與應用
11 高可信軟體技術、互聯網計算與互聯網軟體、可編程晶元支持軟體和嵌入式系統
12 軟體測試與自演化技術 14 程序理解、軟體再工程
15 計算智能的理論、方法與應用
16 高可信軟體技術、互聯網計算與互聯網軟體、可編程晶元支持軟體和嵌入式系統

⑤ 計算機科學與技術專業都有什麼課程

1、公共課程：數學（高等數學、線性代數、概率論與數理統計）、政治（馬專克思主義思想概論、屬毛澤東思想概論與中國特色社會主義思想、思想道德修養與法律基礎、中國近現代史綱要）、大學英語、體育。

2、專業基礎課程：電路原理、模擬電子技術、數字邏輯、數值分析、微型計算機技術、計算機系統結構、高級語言、匯編語言、編譯原理、圖形學、人工智慧、計算方法、人機交互、面向對象方法、計算機英語等。

3、專業方向課程：離散數學、演算法與數據結構、計算機組成原理、計算機操作系統、計算機網路基礎、計算機編譯原理、計算機資料庫原理、C語言/c++語言、Java語言等。

(5)數據挖掘課程理念擴展閱讀

知識能力

1、具備扎實的數據基礎理論和基礎知識；

2、具有較強的思維能力、演算法設計與分析能力；

3、系統掌握計算機科學與技術專業基本理論、基本知識和操作技能；

4、了解學科的知識結構、典型技術、核心概念和基本工作流程；

5、有較強的計算機系統的認知、分析、設計、編程和應用能力；

6、掌握文獻檢索、資料查詢的基本方法、能夠獨立獲取相關的知識和信息，具有較強的創新意識；

7、熟練掌握一門外語，能夠熟讀該專業外文書刊。

⑥ 自學人工智慧需要學那些專業知識

一、人工智慧是一個綜合學科，如樓上所說。而其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。一個人想自學所有人工智慧方面並不是很容易的一件事。對於你想知道人工智慧在編程方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論C++還是匯編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人模擬都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬體介面及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智慧演算法的話prolog足以，如果想開發機器模擬程序的話VC++ MATLAB應該多學習點。對於你想買什麼書學習。我只能對我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。

1.人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、人工智慧與知識工程。這兩本感覺買一本就可以了。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是。大多內容都是重復的所以買一到兩本即可。

2.機器視覺演算法方面:《機器視覺演算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。

3.機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書，可能這是我當初在當當網里找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。

二、學習人工智慧AI需要下列最基礎的知識：

1.需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

2.需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。

3.需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。

⑦ 計算機考研哪個研究方向偏向於互聯網

1、計算機應用技術
研究方向：計算機網路、實時計算機應用、CIMS、計算機圖形學、並行計算、網路信息安全、資料庫、情感計算、數據挖掘、分布式計算、知識工程、計算機視覺、自動推理、機器學習、草圖理解、網路性能分析與協議設計、網路管理與安全、計算機圖形學、信息可視化、基於GPU的高性能計算、復雜系統(應急、物流、海洋)領域工程、基於SOA的空間信息共享與業務協同、語義搜索引擎、自然語言處理、機器翻譯、搜索引擎、空中交通信息系統與控制、民航信息與決策支持系統、智能交通系統理論與技術等。
專業特點：計算機應用技術是針對社會與各種企事業單位的信息化需求，通過對計算機軟硬體與網路技術的選擇、應用和集成，對信息系統進行需求分析、規劃和設計，提供與實施技術與解決方案，創建優化的信息系統，並對其運行實行有效的技術維護和管理的學科。
培養這方面人才所涉及的知識麵包括：數學與信息技術基礎、程序設計基礎、系統平台技術、計算機網路、信息管理與安全、人機交互、集成程序開發、系統架構與集成、Web與數字媒體技術、工程實施、職業操守等。培養目標是為企事業單位和政府機構提供首席信息官及承擔信息化建設核心任務的人才，並提供為IT企業提供系統分析人才。
科研狀況：本專業是天津市第一個計算機類博士點，主要從事計算機技術在其它領域應用中核心技術問題研究及相關信息系統開發。近年來在計算機集成製造（CIMS）、計算機輔助教學、虛擬現實技術應用、計算機工業控制、電子商務等方向承擔國家863項目及重大項目、國家自然科學基金十餘項。承擔省部級及橫向科研課題近百項。為國家和天津市的信息化建設做出了重要貢獻。
近幾年報考簡況：本專業從80年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生300多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：高等計算機網路、計算理論、排隊論及在計算機中的應用、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。
論文要求：論文選題涉及計算機在各領域應用的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。 就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機應用領域的理論和工程方法，能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
2、計算機軟體與理論
研究方向：計算理論、演算法理論； 軟體工程、中間件、智能軟體、計算環境；並行計算、網格計算、普及計算；密碼學、信息安全、數據理論；圖形圖象演算法、可視化方法；人工智慧應用基礎；理論計算機科學其他方向。
專業特點：計算機軟體與理論專業涉及計算機科學與技術的基本理論和方法，強調計算、演算法、軟體、設計等概念，主要的領域包括計算理論、演算法與復雜性、程序設計語言、軟體設計與理論、資料庫系統、人工智慧、操作系統與編譯理論、信息安全理論與方法、圖形學與可視化計算、以網路為中心的計算等。
科研狀況：計算機軟體與理論專業是我院重點發展，進步較快的專業。近年來承擔國家863、自然科學基金、，以及省部級項目多項。在網路信息安全、中間件技術、並行計算、網格計算、計算機圖形學等方面取得了多項前沿性成果。 近幾年報考簡況：本專業從96年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：計算理論、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。 論文要求：論文選題涉及計算機軟體的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。
就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機軟體的理論方法，以及軟體工程、信息系統、並行計算、普及計算等等的軟體系統開發技術，能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
3、計算機系統結構
研究方向：分布式計算機系統、計算機網路系統與全球個人計算系統、真實感圖形生成與虛擬現實技術
專業特點：計算機系統結構（原名計算機組織與系統結構）專業全面研究各種類型的計算機系統（從單機到網路）的構成、硬體與軟體的聯系與功能匹配、計算機系統性能評價與改進等。該專業的研究課題涉及高性能處理機系統結構、多機系統、並行計算與分布式計算系統、計算機系統性能評價、VLSL設計、容錯計算技術、計算機介面技術、計算機網路系統與通信系統、移動計算、全球個人計算系統等。
科研狀況：本專業近年來承擔多項國家科委、國家教委、國家計委及天津市自然科學基金項目，並有多項科研獲獎。其中G.T9112計算機解密系統獲北京市公安局科技進步二等獎，表面高度復雜實體的CAM獲國家科委科技進步二等獎。目前承擔國家自然科學基金項目「面向ASIC的真實感圖形演算法和系統結構的研究」、國家高科技863項目「用於建築環境模擬設計的分布式多用戶虛擬現實系統」、天津自然科學基金項目「分布式多用戶VR開發系統平台的研究」和一大批為企事業單位開發的橫向科研項目。
近幾年報考簡況：本專業從80年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：應用數學、外語、高等計算機網路、排隊論及在計算機中的應用、計算理論、現代計算機體系結構、計算機綜合實驗、計算機控制及應用、計算機網路研究熱點問題、計算機系統模擬、量子計算、密碼學與信息安全、面向對象方法學、嵌入式系統設計、統一建模語言、圖
象/模式識別與理解、機器學習、軟體體系結構。
論文要求：論文選題涉及計算機系統結構的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。
就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機系統結構、計算機工程、網路工程、嵌入式系統等的應用開發技術、能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
計算機系統結構 02 網路與信息安全
04 計算機通信，信息安全，多媒體信號處理 05 圖形圖像處理技術
07 計算機圖形圖像處理技術、嵌入式系統 09 計算機網路與圖形圖像處理 10 計算機網路與信息處理
11 輸入輸出技術與設備、圖像處理與圖像理解 12 信息安全理論與技術,嵌入式系統 13 網路安全
14 信息安全與編碼
15 網路安全和網路計算 16 圖形圖像和外設
17 計算機輸入輸出技術與設備、圖形圖像處理與理解 考試科目:
①101政治理論②201英語③301數學（一）④431計算機基礎(計算機基礎包含離散數學45分；數據結構45分；計算機組成原理60分) 計算機軟體與理論 02 面向對象技術
04 軟體安全與編譯器體系結構 06 分布計算與互聯網技術
08 並行與分布計算，生物信息學演算法 09 軟體工程、信息系統 10 軟體理論與應用
11 高可信軟體技術、互聯網計算與互聯網軟體、可編程晶元支持軟體和嵌入式系統
12 軟體測試與自演化技術 14 程序理解、軟體再工程
15 計算智能的理論、方法與應用
16 高可信軟體技術、互聯網計算與互聯網軟體、可編程晶元支持軟體和嵌入式系統

⑧ python 人工智慧 入門要看那些理論書

深度學習其實就是搞數理研究，數學不好不要鑽這個了，先學好數學再說。
1. 吳恩達「機器學習」公開課，授課機構：斯坦福大學，發布平台：Coursera。
2. 加州理工 「從數據中學習」，課程名稱：Learning from Data，網易公開課譯名為「加州理工學院公開課：機器學習與數據挖掘」，主講人：Yaser Abu-Mostafa，授課機構：加州理工學院，發布平台：edX（原版），網易公開課。
3. Tom Mitchell 機器學習課程，課程名稱：機器學習 Machine Learning，主講人：Tom Mitchell，授課機構：卡內基梅隆大學（CMU），發布平台：CMU 官網。
4. 台大林軒田老師的機器學習基石，課程名稱：機器學習基石，主講人：林軒田，授課機構：台灣大學，發布平台：Coursera。這是漢語授課哦。
5. 谷歌人工智慧入門，課程名稱：人工智慧入門 Intro to Artificial Intelligence，主講人：Peter Norvig，Sebastian Thrun，授課機構：谷歌，發布平台：優達學城 Udacity。
6. UBC 本科生的機器學習課程，課程名稱：面向本科生的機器學習課 Machine Learning for Undergraates，主講人： Nando de Freitas，授課機構：英屬哥倫比亞大學（UBC）。
7. Yann Lecun 深度學習公開課，課程名稱：深度學習 Deep Learning，主講人：Yann Lecun，授課機構：法蘭西學院，發布平台：法蘭西學院官網。
8. Geoffrey Hinton 深度學習課程，課程名稱：神經網路用於機器學習 Neural Networks For Machine Learning；網易譯名「神經網路的機器學習」，主講人：Geoffrey Hinton，授課機構：多倫多大學。發布平台：Coursera、網易公開課。
9. 哥倫比亞大學的機器學習公開課，課程名稱：機器學習 Machine Learning，主講人：John W. Paisley，授課機構：哥倫比亞大學，發布平台：edX
10. MIT 進階課程，課程名稱：機器學習 Machine Learning，主講人：Tommi Jaakkola，授課機構：麻省理工學院（MIT），發布平台：MIT Opencourseware，語言：英語。

以上就是全球最熱鬧的機器學習公開課了，全部可以免費獲取。

⑨ 想成為數據分析師學習流程是怎樣的

第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》

很有趣的數據分析書！基本看過就能明白，以小說的形式講解，很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術，很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的，學好了它，自然沒問題。

第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示（動畫版）》

一本用手機看的Excel操作書，大部分例子都配置了二維碼，手機掃掃就能看，基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例（有會計、HR、銷售場景），很貼合實際。拯救我們小白的Excel，職場加薪不是夢想！

第3本《Excel圖表之道：如何製作專業有效的商務圖表》

職場大牛的書，教我們做圖表的，好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧，看了你就知道，也許一切沒那麼難。

第4本《絕了！Excel可以這樣用：數據分析經典案例實戰圖表書》

挺好的一個系列，都是Excle常用的技巧，適合銷售和HR。也是職場故事，很接地氣，帶視頻的，全都是Excel數據分析的常用理念和方法。

第5本《深入淺出數據分析》

深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。

第6本《MySQL必知必會》

如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。

第7本《深入淺出統計學》

大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。

第8本《網站分析實戰》

互聯網不再是網站的天下，但是移動端依舊有Web，我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等，都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間，網站的數據指標還是能夠指導我們運營！

第9本《深入淺出Python》

還是深入淺出系列，完全適合零基礎的新人。需要注意的是，編程學習不同於其他知識，如果計算機基礎不穩固，在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然！

第10本《Python學習手冊》

對於擁有編程基礎的人，這本書系無巨細的有些啰嗦，不過對新人，可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧，當遇到不理解的內容隨時翻閱。

第11本《利用Python進行數據分析》

這本書是你學習python不二之選，對著書，著重學習numpy，pandas兩個包！每段代碼都敲打一遍，千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。

第12本《R語言實戰》

R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有餘了。

第13本《統計學：從數據到結論》

這本書是將R語言和統計學結合的教材，可以利用這本書再復習一遍統計知識。

第14本《深入淺出SQL》

帶你進入SQL語言的心臟地帶，從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢（subquery）、連接（join）和事務（transaction）這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時，你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建，還能像一個專家那樣查詢、歸一（normalizing）和聯接數據。你將成為數據的真正主人。

第15本《數據挖掘導論》

這本書絕對是一本良心教材，拿到手從第一章開始閱讀，能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～

第16本《演算法導論中文版》

本書將嚴謹性和全面性融為一體，深入討論各類演算法，並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。

上面的書籍都是PDF版

視頻教材的有：

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）資料

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）視頻

Mysql從入門到精通全套視頻教程

8天深入理解python教程

大數據Hadoop視頻教程，從入門到精通

Python就業班

Python標准庫（中文版）

數學建模0基礎從入門到精通，全套資源

0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統

麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)

從零基礎到數據分析師，幫你拿到年薪50萬！

煒心:xccx158

⑩ 關於計算機專業研究生研究方向

1、計算機應用技術
研究方向：計算機網路、實時計算機應用、CIMS、計算機圖形學、並行計算、網路信息安全、資料庫、情感計算、數據挖掘、分布式計算、知識工程、計算機視覺、自動推理、機器學習、草圖理解、網路性能分析與協議設計、網路管理與安全、計算機圖形學、信息可視化、基於GPU的高性能計算、復雜系統(應急、物流、海洋)領域工程、基於SOA的空間信息共享與業務協同、語義搜索引擎、自然語言處理、機器翻譯、搜索引擎、空中交通信息系統與控制、民航信息與決策支持系統、智能交通系統理論與技術等。
專業特點：計算機應用技術是針對社會與各種企事業單位的信息化需求，通過對計算機軟硬體與網路技術的選擇、應用和集成，對信息系統進行需求分析、規劃和設計，提供與實施技術與解決方案，創建優化的信息系統，並對其運行實行有效的技術維護和管理的學科。
培養這方面人才所涉及的知識麵包括：數學與信息技術基礎、程序設計基礎、系統平台技術、計算機網路、信息管理與安全、人機交互、集成程序開發、系統架構與集成、Web與數字媒體技術、工程實施、職業操守等。培養目標是為企事業單位和政府機構提供首席信息官及承擔信息化建設核心任務的人才，並提供為IT企業提供系統分析人才。
科研狀況：本專業是天津市第一個計算機類博士點，主要從事計算機技術在其它領域應用中核心技術問題研究及相關信息系統開發。近年來在計算機集成製造（CIMS）、計算機輔助教學、虛擬現實技術應用、計算機工業控制、電子商務等方向承擔國家863項目及重大項目、國家自然科學基金十餘項。承擔省部級及橫向科研課題近百項。為國家和天津市的信息化建設做出了重要貢獻。
近幾年報考簡況：本專業從80年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生300多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：高等計算機網路、計算理論、排隊論及在計算機中的應用、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。
論文要求：論文選題涉及計算機在各領域應用的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。

就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機應用領域的理論和工程方法，能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
2、計算機軟體與理論
研究方向：計算理論、演算法理論； 軟體工程、中間件、智能軟體、計算環境；並行計算、網格計算、普及計算；密碼學、信息安全、數據理論；圖形圖象演算法、可視化方法；人工智慧應用基礎；理論計算機科學其他方向。
專業特點：計算機軟體與理論專業涉及計算機科學與技術的基本理論和方法，強調計算、演算法、軟體、設計等概念，主要的領域包括計算理論、演算法與復雜性、程序設計語言、軟體設計與理論、資料庫系統、人工智慧、操作系統與編譯理論、信息安全理論與方法、圖形學與可視化計算、以網路為中心的計算等。
科研狀況：計算機軟體與理論專業是我院重點發展，進步較快的專業。近年來承擔國家863、自然科學基金、，以及省部級項目多項。在網路信息安全、中間件技術、並行計算、網格計算、計算機圖形學等方面取得了多項前沿性成果。
近幾年報考簡況：本專業從96年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：計算理論、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。

論文要求：論文選題涉及計算機軟體的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。
就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機軟體的理論方法，以及軟體工程、信息系統、並行計算、普及計算等等的軟體系統開發技術，能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
3、計算機系統結構
研究方向：分布式計算機系統、計算機網路系統與全球個人計算系統、真實感圖形生成與虛擬現實技術
專業特點：計算機系統結構（原名計算機組織與系統結構）專業全面研究各種類型的計算機系統（從單機到網路）的構成、硬體與軟體的聯系與功能匹配、計算機系統性能評價與改進等。該專業的研究課題涉及高性能處理機系統結構、多機系統、並行計算與分布式計算系統、計算機系統性能評價、VLSL設計、容錯計算技術、計算機介面技術、計算機網路系統與通信系統、移動計算、全球個人計算系統等。
科研狀況：本專業近年來承擔多項國家科委、國家教委、國家計委及天津市自然科學基金項目，並有多項科研獲獎。其中G.T9112計算機解密系統獲北京市公安局科技進步二等獎，表面高度復雜實體的CAM獲國家科委科技進步二等獎。目前承擔國家自然科學基金項目「面向ASIC的真實感圖形演算法和系統結構的研究」、國家高科技863項目「用於建築環境模擬設計的分布式多用戶虛擬現實系統」、天津自然科學基金項目「分布式多用戶VR開發系統平台的研究」和一大批為企事業單位開發的橫向科研項目。
近幾年報考簡況：本專業從80年代初開始招生，至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來，報考人數和錄取名額逐年同步增加。
碩士期間主要課程及論文要求：主要課程：應用數學、外語、高等計算機網路、排隊論及在計算機中的應用、計算理論、現代計算機體系結構、計算機綜合實驗、計算機控制及應用、計算機網路研究熱點問題、計算機系統模擬、量子計算、密碼學與信息安全、面向對象方法學、嵌入式系統設計、統一建模語言、圖象/模式識別與理解、機器學習、軟體體系結構。
論文要求：論文選題涉及計算機系統結構的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題，要求達到較高的理論水平和創新；對於系統設計、系統開發及系統應用課題，要求指導理論正確，實現技術先進，設計新穎，所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。
就業方向：本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎，全面掌握計算機系統結構、計算機工程、網路工程、嵌入式系統等的應用開發技術、能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。
計算機系統結構 02 網路與信息安全
04 計算機通信，信息安全，多媒體信號處理 05 圖形圖像處理技術
07 計算機圖形圖像處理技術、嵌入式系統 09 計算機網路與圖形圖像處理 10 計算機網路與信息處理
11 輸入輸出技術與設備、圖像處理與圖像理解 12 信息安全理論與技術,嵌入式系統 13 網路安全
14 信息安全與編碼
15 網路安全和網路計算 16 圖形圖像和外設
17 計算機輸入輸出技術與設備、圖形圖像處理與理解 考試科目:
①101政治理論②201英語③301數學（一）④431計算機基礎(計算機基礎包含離散數學45分；數據結構45分；計算機組成原理60分) 計算機軟體與理論 02 面向對象技術
04 軟體安全與編譯器體系結構 06 分布計算與互聯網技術
08 並行與分布計算，生物信息學演算法 09 軟體工程、信息系統 10 軟體理論與應用
11 高可信軟體技術、互聯網計算與互聯網軟體、可編程晶元支持軟體和嵌入式系統
12 軟體測試與自演化技術 14 程序理解、軟體再工程
15 計算智能的理論、方法與應用
16 高可信軟體技術、互聯網計算與互聯網軟體、可編程晶元支持軟體和嵌入式系統