有什么材料学讲座推荐吗？

材料学萌新搜集了一些书单！

一些书我也在读，后期补充一些读书感受！

/材料科学基础

推荐书籍：英文版首当其冲！真的想要学好就先买一本英文版的材科基！（因为疫情原因今年帮老师带本科毕业生都改成了综述文章，他们就不知道aging在金属材料里的翻译是时效，还有共格关系翻译相干性）

国内的话《材料科学基础》（上海交大胡庚祥、蔡珣版或北科大余永宁版）

要点：晶体结构、晶体缺陷、扩散、相变、形变、回复、再结晶、相图。

/材料物理学

推荐书籍：《金属物理学第一卷~第三卷》（南大冯端）、《材料物理性能》（北航田莳）、《工程材料力学性能》（合工大束德林）。

学习要点：读懂材料的表面与界面、电性能、热性能、弹性变形、塑性变形、断裂、压缩、弯曲、扭转、冲击、强度、硬度、韧性、脆性、疲劳、应力腐蚀、摩擦磨损、蠕变，以上性能的测试方法与仪器。

/材料热力学

推荐书籍：《物理化学》（天大版、浅显易懂）或《材料热力学》（上海交大徐祖耀版、有理论深度）、《合金相与相变》（北科大肖纪美）。

学习要点：读懂热力学三大定律、自由能、比热容、相平衡、固溶体、亚稳相、平衡相、相变（凝固、脱溶、调幅分解、有序无序转变）、氧化。

/材料加工

推荐书籍：《金属材料及热处理》（中南大学崔振铎）《有色金属锭坯生产技术》（东北大学马宏声）《材料成形基础》（郑州大学关绍康） 《金属塑性加工原理》（中南大学张新明）。

学习要点：读懂熔炼（真空熔炼、非真空熔炼、感应熔炼（高频、中频、工频）、电弧熔炼、气体（除气、脱氧）、夹杂（净化）、覆盖剂）、铸造（铸锭、半连续铸造、连续铸造、压力铸造、连铸连轧、连续铸轧或铸挤、快速凝固、定向凝固）、锻造、冲压、挤压（热挤压、连续挤压、静液挤压）、拉拔、轧制（热轧、冷轧、孔型轧制）、半固态成形、焊接、切削（金属工艺学）、热处理（固溶、时效、退火、形变热处理）。掌握有色金属材料的主要加工和热处理方法，有精力可以涉猎钢铁材料加工热处理内容，此部分内容十分庞大且复杂，只要泛泛理解基本原理即可。

/材料分析方法

推荐书籍：《材料分析方法》（哈工大周玉）、《材料现代分析方法》（北工大左演声）、《X射线金属学》（广东工业大学范雄）、《分析化学（仪器分析部分）》（华东理工等版本均可）。

学习要点：要求读懂X射线衍射分析、扫描电子显微分析（SEM）、透射电子显微分析（TEM）、高分辨透射电子显微分析（HRTEM）、能谱分析（EDS）、电子探针、三维原子探针、小角X射线衍射分析、X射线漫散射分析、热分析（DSC、TG、DTA）、原子光谱分析。初步了解材料成分、组织、性能的表征方法和原理。

/有色金属材料

推荐书籍：内容散，无经典文献，建议到图书馆查阅铜、铝、钛、镁方面的综述类书籍或手册。

学习要点：要求掌握铜、铝、钛、镁四个大有色品种的一般物理和化学性质，铜合金的种类（紫、黄、青、白）、性质及用途，铝合金的体系划分规则和各体系的主成分、一般性能和用途，典型钛合金（包括形状记忆合金）的性质和用途，镁合金的一般性能和用途，有色金属材料产品的形态（板、带、箔、棒、线、丝、管、异型材、铸件、锻件、冲压件、3D打印件等）和其制备加工方法。初步了解主要有色金属品种的一般性质、合金种类和用途，以铜及铜合金材料为主。

问题一：想考大数据分析师应该学什么？ 数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制

问题二：数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备 不管是什么行业的数据分析师，必须要掌握的技能是：

该行业的行业知识和经验，不能低于行业专家的平均水平

必须具有的数学知识，例如统计分析、数理统计、模糊数学、线性代数、建模方法等等

IT技术：数据库技术、大数据技术、离散数学算法。甚至是编程技术，例如C、Fortran、Java、falsh等

我曾经作为销售，在类似行当工作多年，一点点体会仅供参考。

-:(来自淘宝网的【京东藏宝斋】

问题三：想找数据分析的实习 应该学些什么 我做过一段时间 不过是和推广混着做的，个人觉得电商的数据分析没什么大的前途，如果真的想在数据分析行业发展的话，建议你找个有机会学建模的行业，那样出去以后到哪都吃香，或者找个需要用到统计学软件的行业，那样也好，如果你只是准备阶段建议你参加一下全国数学建模大赛，像多元统计分析，计量经济学，数理统计，这些都挺重要的

问题四：想要做数据分析师应选择什么专业？ 统计（有统计理论）、计算机专业（会编程序实现）。其实专业关系不大，只要想做，都可以慢慢的做到

问题五：如何自学成为数据分析师 中文专业的前期要多花点功夫了啊，我是数学专业的，大学做过建模，所有统计学的东西还有一些软件多少接触过一点。建议你自学的话，excel软件和spss先熟悉一下，找两本书看看，《谁说菜鸟不会数据分析》是入门的，可以看一看，先了解一下吧，数据分析的东西还是要多实践的。如果你现在工作跟数据分析没有什么关系的话，转业工作可能有点困难，这种情况建议去考个证书吧，虽然现在国内数据分析刚起步，还没有太有含金量的证书，不过你这种情况有肯定比没有好，我就去考了一个，考CPDA吧，还有一个CDA，我选考的CPDA，说是CDA国外有机构什么的，但是我找不到任何网站可以查到这个证书，问他们他们也不说，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部网站能查询证书信息的，所以对就业帮助可能会大一些，工作还是有参考作用的，不过指望靠班学到很多还是不可能，只是让你了解入门，手上多个敲门砖。数据分析属于技术类工种，要多实践，数据采集和挖掘是基础，这些工作门槛比数据分析岗相对低一些，好找，希望对你有帮助。

问题六：如果想成为一名数据分析师，需要具备哪些基本知识 一、 办公软件

1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Office 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA；

二、 数据分析软件及方法

1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、百度统计、Omniture等；

2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……

3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作；

4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；

5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求；

（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；

（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；

（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；

（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。

三、 数据库语言

1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；

2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本操作；

（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。

四、 思维能力等方面

1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；

2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；

4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；

5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。

五、 其他要求

1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；

2）文笔良好；

3）了解seo,sem优先；

4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文......>>

问题七：学数据分析师有专业要求吗？ 你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太差，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。

第一步：统计概率理论基础

这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用

关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择

其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

第四步：数据分析业务应用

这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。

当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。

问题八：数据分析师学习方式是什么，数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训？ 一.数据分析师的学习方式是面授和远程。

面授

项目数据分析师培训课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性理论基础知识贮备。我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。

远程学习

时间为一年整，采取先进的同步教学方式，保证学习质量，具体特点如下：

a、面授期间（8天面授），更新课程五次，通过每周的更新课程，让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识，而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、考试复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。

b、面授结束后，学员还有11个月的远程学习时间，每月一次的课件更新，使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证考试，而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能，为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。

c、远程学习不仅有丰富的文字学习内容，而且大比例增加了音频、视频课件，使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。

d、远程学习中心为学员提供学习计划制定、班级交流、继续教育等功能，帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。

二.数据分析的课程有四本书：数据分析基础、量化经营、量化投资、战略管理

三、数据分析师在全国各地都有授权管理中心上课，北京、上海、广东等都有，具体的要看您在哪里。

问题九：数据分析师培训，什么人适合学数据分析 数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

（1）数据管理。

a、数据获取。

企业需求:数据库访问、外部数据文件读入

案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

b、数据管理。

企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。

案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。

1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。

2）新变量生成，SPSS函数。

3）使用SPSS变换数据结构――转置和重组。

4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。

c、数据探索和报表呈现。

企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。

案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。

1）制作报表前对变量的检查

2）制作报表的中对不同类型的数据处理

3） 报表生成功能与其他选项的区别

（2）数据处理

a、相关与差异分析。

案例分析:产品合格率的相关与差异分析。

b、线性预测。

企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。

案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

c、因子分析。

企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资

案例分析:客户购买力信息研究。

d、聚类分析。

企业需求: 需要了解购买产品的客户信息

案例分析:客户购买力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽样。

（3）SPSS代码

SPSS代码应用

问题十：大数据分析师 应该要学什么知识？ 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

论文题目要求用尽可能少的精彩语言，准确描述论文内容，表明 文章 的核心亮点。那么MBA论文题目有哪些呢?下面我给大家带来mba各方向的论文题目与选题推荐2021，希望能帮助到大家!

mba销售模式论文题目

1、不同销售模式下农产品流通效率比较

2、攀枝花地区农产品电子商务模式的探究

3、页岩气销售利用模式探索及实践

4、集团化钢铁销售模式中存在的问题及对策研究

5、供大于求的市场态势下供应商销售模式存在的问题及对策

6、铁路客运售票模式的几点思考

7、OO销售模式影响消费者茶叶购买行为的主要因素分析

8、基于客户满意度的零售企业销售模式分析

9、乡村振兴背景下临渭区葡萄产业 种植 和销售模式分析

10、互联网+背景下桂西北农资销售新模式研究

11、钢铁企业“互联网+”销售模式分析

12、汽车S店销售模式的现状分析与机制创新研究

13、零售银行战略蜕变:“价值化”和“生态化”

14、 DIY 鲜果铺在大学生群体中的市场策略研究

15、南昌康耳公司助听器项目营销管理策略

16、农产企业网络销售模式探析

17、“两票制”对医药工业企业 财务管理 的影响

18、微山湖咸鸭蛋产品销售问题及 措施

19、互联网背景下加油站销售模式的优化策略探讨

20、以互联网为销售 渠道 的互联网 保险 产品开发策略研究

21、柔性管理在企业 人力资源管理 中的应用

22、台州特色农产品新媒体电商销售模式研究

23、优化房地产开发各阶段纳税筹划工作

24、新销售模式下的收入确认问题研究

25、不同销售模式下乳制品企业税收筹划探讨

26、互联网时代下我国农业经济发展的策略

27、“互联网+”时代贫困地区农产品进城销售模式创新研究

28、“互联网+”在传统行业销售系统体验设计中的应用

29、国内保健品直销经营模式探究——以权健产品销售经营为例

30、实体店销售与网购融合的现状及其前景调查分析张

31、新零售模式下电子商务的现状及趋势分析

32、试论“一带一路”战略红利下跨境电商的发展对策

33、浅析新国标背景下钢企市场差异化销售模式构建

34、蔬菜超市线上销售模式的竞争优势与未来发展

35、基于电商环境下的化工塑料销售模式探究

36、钢铁企业销售价格政策整合问题的研究

37、煤炭销售行业融入电子商务存在的问题与解决策略分析

38、新时期钢铁企业产品销售方式的研究

39、加油站营销策略探讨

40、中国农用汽车网络销售模式探讨

41、基于多案例比较的珍稀菌蕈杏鲍菇赢利模式研究

42、乡村旅游视域下生态农产品销售模式及前景分析

43、基于SEM模型的“互联网+生鲜农产品”产业发展影响因素研究

44、“新零售”背景下零售企业向全渠道模式的转型研究

45、互联网时代下我国农业经济发展的策略研究

46、我国银行保险销售模式的困境与策略

47、“互联网+”背景下魏集西瓜的销售模式

48、基于双销售模式的供应链协调策略研究

49、浅析微商发展状况及推动措施

50、铁路客运售票模式及服务优化措施研究

mba互联网金融论文题目

1、互联网金融背景下小微企业融资模式创新与风险管理研究

2、浅析互联网金融安全问题及防范策略

3、互联网金融风险以及风险防控探讨

4、互联网金融时代我国小微企业融资创新模式研究

5、互联网金融风险的特殊性及其监管策略研究

6、消费升级背景下消费金融市场发展方向研究

7、浅析互联网金融时代下大学生小额理财

8、能源互联网 商业模式 创新研究

9、互联网金融时代商业银行大数据战略

10、互联网金融业改革创新研究

11、PP网络借贷平台信用风险识别研究

12、金融包容的影响因素与短板解析

13、PP网贷平台模式作为新融资渠道的可行性研究

14、我国互联网金融监管问题研究

15、互联网金融对商业银行业务发展的冲击及应对措施

16、互联网金融背景下大学生创业融资方式研究

17、浅析互联网金融对商业银行的影响

18、民族地区互联网金融生态系统构建

19、互联网金融第三方支付法律风险及其防范

20、第三方支付平台的资金理财投资风险管理

21、以互联网金融为基础的中小企业融资模式创新策略

22、互联网金融背景下中小银行对中小企业发展的促进作用研究

23、中小企业融资问题研究——互联网金融视角

24、基于数据融合的商业银行业务模式创新研究

25、互联网金融科技信息披露制度的构建

26、互联网金融背景下商业银行竞争策略研究

27、浅析互联网金融对传统银行的影响

28、试论互联网供应链金融发展现状及风险监管

29、第三方支付机构司法协助义务相关问题研究

30、信用卡代偿业务的发展特征、问题及建议

31、普惠金融视角下大众参与互联网金融的方式研究

32、场景化消费金融的现状、问题与对策

33、互联网金融供给侧结构性改革实证分析

34、我国互联网金融发展现状与风险治理

35、社会稳定视阈下内蒙古大学生“校园贷”问题及对策建议

36、新常态下互联网金融潜在风险分析及应对措施探讨

37、互联网金融投资的风险与控制思考

38、美国互联网金融监管特色及对我国的启示——兼论我国互联网金融标准化建设的必要性

39、互联网金融的发展及监管分析

40、金融综改视角下互联网金融的法律规制与设想

41、互联网金融发展的经济学理论基础浅谈

42、解读大数据时代互联网金融风险防控 方法

43、互联网金融及其风险监管

44、论互联网金融风险分析及监管建议

45、互联网金融和小额贷款研究

46、互联网金融对传统金融的挑战分析

47、互联网金融消费者权益保护路径探究

48、互联网金融背景下我国商业银行中间业务发展策略

49、试论基于互联网金融背景下的普惠金融发展策略

50、关于互联网金融背景下普惠金融的发展问题分析

MBA民办 教育 论文题目

1、民办教育为“一带一路”建设服务研究

2、武陵山片区民办教育精准定位及对策研究

3、民办教育的管理与发展

4、民办高职教育网络舆情的特征分析及其演变规律——以湖南省民办高职为例

5、民办教育的赢利问题解析

6、义务教育民办学校的问题与对策

7、从教育投资的角度看我国民办教育培训机构的发展现状

8、民办教育分类管理研究述评及问题前瞻

9、对我国民办教育现状若干问题的探究

10、影响民办教育“新政”实施效果的关键因素

11、地方实施民办教育新政要坚持市场取向的变革方向

12、关于完善民办教育分类管理税收政策的建议

13、双创背景下的民办教育创新创业教育

14、宋代私学教育对当今民办教育发展的启示

15、关于民办教育促进法取消营利性民办学校办义务教育资格的利弊与展望

16、基于教育公平下的我国城市民办教育政策执行力的研究——以广州市民办教育为例

17、河南省民办高等教育发展中的扶持政策研究

18、教育政策制定的利益博弈与渐进调适——基于民办学校分类管理政策的分析

19、民办教育政策演变下的政协提案特点分析——基于上海的考察

20、河南省民办教育发展战略研究

21、民办教育地方新政:突破、困局与走向——基于省民办新政文本的分析

22、区域民办教育现代化的内涵特征及推进策略

23、论改革开放以来民办教育法规演变与民办基础教育发展的关系

24、公办民办融合视域下陕西基础教育发展路径探析

25、民办教育促进法对独立学院未来发展带来的契机

26、工匠精神视域下民办高校学生职业能力教育路径研究

27、论改革开放以来民办教育法规演变与民办基础教育发展的关系

28、民办教育分类管理的法学思考

29、民办教育分类管理探讨

30、对我国民办教育状况及发展的探究

31、改革开放年我国民办教育事业的发展及展望

32、法律改革视角下民办教育发展探究

33、民办教育系统多层次立体化劳动争议预防调解机制的构建

34、民办教育分类管理如何制度化:基于新制度主义视角

35、义务教育民办学校分类管理的现实困惑及解决对策

36、双语教育促进民办学校转型发展——以广东省中山市卓雅外国语学校的实践为例

37、民办教育发展的现状及对策——基于对湖南省H市的调查

38、民办学校需要陶行知——从事民办教育十五年的实践与思考

39、制度创新:民办教育发展的根本动力

40、再论民办教育的生存发展与市场

41、义务教育阶段非营利性民办学校的监管政策走向

42、民办教育对民生发展的重要性及推进策略

43、新时代民办教育改革发展的制度体系与重点策略

44、新形势下地方民办教育政策制定的困境与突围

45、供给侧改革背景下民办教育分类管理政策困境与路径

46、分类管理视域下的民办教育政策元设计

47、民办教育综合改革中的制度逻辑及其微观行为

48、民办义务教育学校财务管理探析

49、民办高校意识形态教育对策研究

50、民办高校大学生思想政治教育的特点及对策分析

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