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1、《Python数据分析基础教程》：这本书适合初学者，通过实例讲解了如何使用Python进行数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等内容。《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。
2、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根柢进程，试验办法，最优化办法/假定查验法/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。
3、HeadFirst 类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。②深入浅出数据分析：不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。
《会计电算化专业教材》、《会计实务专题》。《会计电算化专业教材》是2002年01月经济科学出版社出版出版的图书，作者是侯相恩。本书主要介绍了计算机的基本知识和会计电算化的基本原理。
课程有：《宏微观经济学》，《经济法》，《财政与金融》，《基础会计》，《财务会计》，《财务管理》，《管理会计》，《成本会计》，《审计》，《会计电算化》，《Python大数据应用基础》、《会计信息系统应用》、《大数据财务分析》等等。课程所学都需要考试，尤其是专业课程。
刚入门学会计，可以年《会计学原理》、《基础会计》或者《初级会计实务》。学习会计的方法：首先背熟。不理解也要背下来，然后逐一琢磨，理解。背熟会计科目核算内容，参照有关分录，尽量多思考为什么这样做。在实践中积累经验，多参加审计、查帐之类的工作，向别人学习经验。
做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。大数据会计专业可以备考那些证书 会计资格证书，初级会计师证书，中级会计师还有高级会计师，注册会计师，或者注册税务师，审计师等等证书。
大数据与会计专业的就业方向。行政、事业、企业单位出纳、会计、财务管理、内部审计等工作。会计师事务所、评估师事务所、税务师事务所、审计事务所的助理等工作。可以通过自考、专升本、成人函授、专项技能培训等渠道获得更高层次的学历或技能等级证书。
以下是一些大数据学习书籍的推荐：《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。
《大数据应用人才培养系列教材》（ 《虚拟化与容器》、《云计算》、《【工学】高被引图书前三甲，你读过吗？》、《云计算》、《大数据导论》、0755-79055- ）内容从简单到复杂，既遵循理论到实践的学习过程，也遵循系统而广的原则。
《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。
《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。 《大数据分析：方法与实践》：作者王晓初、戴勇，这本书从实践角度出发，介绍了大数据分析的方法和案例，对于掌握大数据分析技能很有帮助。
《大数据分析：点“数”成金》你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，大数据是提升公司效益、大数据是拓展新的商业关系、大数据是制订更直观决策的秘诀所在，大数据足以使你的企业更上一层楼。
《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。《数据分析思维》：这本书主要介绍了数据分析的基本概念和方法，包括数据收集、数据清洗、数据可视化和数据建模等方面的内容。
《数据化处理：查询零售及电子商务运营》作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。本书经过许多事例浅显易懂地阐明晰数据知道和零售思维。
当看到一切皆可量化这句话，还是持一定的保留态度。因为，太过绝对。但似乎，这只是一种理念的传递，为了表达数据化的重要性而已。大数据视角，提供了看世界的另外一个角度，但绝不是唯一视角。
大数据模型探索：从整合到实践 数据建模是大数据旅程的关键，它旨在优化性能、成本和效率，消除冗余，提升数据质量。在《阿里大数据之路：第2篇 数据模型篇》中，我们深入探讨了这一领域的核心原理和阿里巴巴的实践经验。
大数据思维的第二层含义：不事先作假定，从大数据出发先得到结论，再分析原因。大数据思维的第三层含义：利用大数据在准确把控宏观规律的同时，精确到每一个细节。大数据思维的第四层含义：是通过几个维度的强相关性，替代过去的因果关系。
数据分析 ：如《决战大数据》中很令我豁然开朗的观点， 大数据就是尽可能还原用户当时的场景 。从用户当时的场景出发，去分析为什么用户会在这个点流失？为什么这个点转化率低？具体的术，不限于页面埋点，或者问卷调查等。用数据找出产品中体验不佳的问题点。
第二，大数据和人工智能是同一价值链中的要素，无论大数据还是小数据，有价值的就是好数据。行业落地重要的是相关数据，而不是大而全的数据。 第三，人工智能的竞争，最终将是数据的竞争。 第四次工业革命已经拉开帷幕。这场革命以人工智能为核心驱动，将数字技术、物理技术、生物技术等学科融合在一起。
《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
《物联网基础及应用》我记得《物联网基础及应用》是2011年出版的，这本书是我第一部接触到和物联网有关的书籍，可以说《物联网基础及应用》给了我启蒙的作用。
《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托被誉为”大数据商业应用第一人”，拥有再哈佛大学、牛津大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。该书主要讲了大数据时代的变革、商业变革和管理变革。
学界知名专家、企业领袖 联袂作序推荐。《空间大数据信息基础设施》大数据计算是指规模在P级（1015）-E级（1018）-Z级（1021）的极大规模数据处理。又指传统文件系统、关系数据库、并行处理等技术无法有效处理的极大规模数据计算。大数据计算是随着网格计算、云计算发展一起来的新一代数据处理技术。
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