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一級在線電子教材：

https://edu.cda.cn/goods/show/3151

二級在線電子教材：

https://edu.cda.cn/goods/show/3246

CDA LEVEL I 參考教材：

[1]CDA數據科學研究院.CDA LEVEL Ⅰ 精益業(yè)務數據分析[M].電子工業(yè)出版社,2022.（必讀）
[2]（意）法拉利,（意）魯索.微軟Excel 2013：用PowerPivot 建立數據模型[M].清華大學出版社,2015.（選讀）
[3]賈俊平,何曉群,金勇進.統(tǒng)計學（第8版）[M].中國人民大學出版社,2021.（選讀）
[4]王英英.MySQL 8從入門到精通[M].清華大學出版社,2019.（選讀）
[5]陳哲.活用數據:驅動業(yè)務的數據分析實戰(zhàn)（第1版）[M].電子工業(yè)出版社,2019.（選讀）
[6]顧生寶.數據決策:企業(yè)數據的管理、分析與應用（第1版）[M].電子工業(yè)出版社,2020.（選讀）
[7]（加）阿利斯泰爾·克羅爾,（加）本杰明·尤科維奇.精益數據分析[M].人民郵電出版社,2015.（選讀）

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CDA LEVEL II參考教材：

[1]CDA數據科學研究院.CDA LEVEL II 商業(yè)策略數據分析[M].電子工業(yè)出版社,2023.（必讀）
[2]趙仁乾，常國珍等.金融商業(yè)算法建模:基于python和SAS[M].機械工業(yè)出版社,2021（必讀）
[3]經管之家,丁亞軍.統(tǒng)計分析:從小數據到大數據[M].電子工業(yè)出版社,2020.（必讀）
[4]比約恩等.根原因分析-簡化的工具和技術（第2版）[M].中國人民大學出版社,2011.（必讀）
[5]常國珍等.Python數據科學：技術詳解與商業(yè)實踐 [M].機械工業(yè)出版社,2018.（必讀）
[6]賈俊平,何曉群,金勇進.統(tǒng)計學（第8版）[M].中國人民大學出版社,2021.（選讀）
[7]金勇進,杜子芳等.抽樣技術（第5版）.中國人民大學出版社,2021（選讀）
[8]數據管理協(xié)會（DAMA國際）.DAMA數據管理知識體系指南（原書第2版）[M].機械工業(yè)出版社,2020.（選讀）
[9]韓伯棠,管理運籌學（第5版）[M].高等教育出版社,2020（選讀）
[10]任寅姿,季樂樂等.標簽類目體系[M].機械工業(yè)出版社,2021（選讀）

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CDA LEVEL III參考教材：

[1] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei.數據挖掘:概念與技術（原書第3版）[M].范明,孟小峰 譯,機械工業(yè)出版社,2012.（必讀）
[2] 周志華.機器學習[M].清華大學出版社,2016.（必讀）
[3] Chris Albon. Python機器學習手冊:從數據預處理到深度學習.電子工業(yè)出版社,2019.（必讀）
[4] 李博.機器學習實踐應用.人民郵電出版社,2017.（必讀）
[5] 愛麗絲·鄭,阿曼達·卡薩麗.精通特征工程.人民郵電出版社,2019.（必讀）
[6] 迪潘揚·薩卡爾（Dipanjan Sarkar）.Python文本分析[M].機械工業(yè)出版社,2018.（必讀）
[7] 經管之家.SPSS Modeler+Weka數據挖掘從入門到實戰(zhàn),電子工業(yè)出版社,2019.（選讀）
[8] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar.數據挖掘導論（原書第2版）[M].段磊,張?zhí)鞈c 譯,機械工業(yè)出版社,2019.（選讀）
[9] 趙衛(wèi)東,董亮. Python機器學習實戰(zhàn)案例. 清華大學出版社,2019.（選讀）
[10] 約阿夫·戈爾德貝格.基于深度學習的自然語言處理[M].機械工業(yè)出版社,2018.（選讀）
[11] 魯偉.深度學習筆記.北京大學出版社,2020.（選讀）
[12] 數據挖掘網站：KDnuggets (https://www.kdnuggets.com/)（拓展學習）

[13] 數據挖掘網站：Kaggle (https://www.kaggle.com/)（拓展學習）

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