数据分析与知识发现期刊难度大吗

知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。2019年5月，“科研诚信与学术规范”在线学习平台在中国知网正式上线发布。“学术期刊个刊影响力评价分析数据库”为各刊提供所发论文的学科分布、出版时滞分布与内容质量分析，并支持论文作者分析、审稿人工作绩效分析等功能，有助于编辑部科学地调整办刊方向与出版策略。“学术期刊评价指标分析数据库”为期刊出版管理部门和主办单位等分析评价学术期刊学科与研究层次类型布局、期刊内容特点与质量、各类期刊发展走势等管理工作提供决策参考。一般知网论文检测系统的数据库检测范围包括：中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文数据库、中国重要报纸全文数据库、中国专利全文数据库、互联网资源(包含贴吧等论坛资源)、英文数据库(涵盖期刊、博硕、会 议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库、港澳台学术文献库、优先出版文献库、互联网文档资源、图书资源。

北大核心基本就是要求硕士，有一些本科也是可以发的，南大核心以上基本就是需要第一作者为博士级别了。硕士生想发CSSCI以上级别期刊，可以带自己导师为第一作者的有不懂再问我了。

我是来自农村的一名很普通的女孩，17年大学毕业，现在在杭州一家大数据公司做分析师。想跟大家分享一下，我是如何从刚毕业的一张白纸，成长为一名大数据分析师的，希望我的学习成长心路历程，能够给到现在想往大数据分析行业发展的小伙伴一些参考。我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面试20来家，有3家成功的，但是开的工资最高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，电话费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要电话面试，我当时就怀疑是不是人的，在电话面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了,当时就蒙圈了,这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间,我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚,最后一天选择了这个训练营,其实心里非常忐忑不安。集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间,经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大佛手:家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径,仅供大家参考；1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python,现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、最优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。9、 其实在学习的过程中要想学得快，最好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是第一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。

100个人心中有100个哈姆雷特，大数据学习是不简单，但也不是不可捉摸的，经过尽力，0根底的朋友也是完全可以把握大数据技能的。0根底学习大数据首要分下面四个模块：一、核算机编程言语的学习关于零根底的朋友，首要需求把握一门核算机的编程言语，咱们都知道核算机编程言语有许多，比方：R，C++，JAVA等等。Java是现在运用最为广泛的网络编程言语之一。它容易学并且很好用，在大数据练习学习Java部分的时分，咱们一般需求学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的根底，JDBC与数据库，JSP java web技能， jQuery与AJAX技能，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。二、了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么范畴。对大数据根底有一个大约的了解，比方Linux体系管理、Shell编程设计、Maven布置/装备/库房、Maven POM等等。三、大数据相关课程的学习学完了编程言语之后，一般就可以进行大数据部分课程学习了。市面上许多练习组织关于大数据课程的学习要比Java要少，咱们请留心这样的组织，咱们是学习大数据的，不是学习Java的。而大数据课程要远远大于Java的学习时刻，包括HDFS分布式文件体系、MapReduce分布式核算模型、Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式和谐效劳、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据库房、FlumeNG分布式数据采集体系+Sqoop大数据搬迁体系、Scala大数据黄金言语+kafka分布式总线体系、SparkCore大数据核算柱石+SparkSQL数据发掘利器+SparkStreaming流式核算渠道、SparkMllib机器学习渠道+SparkGraphx图核算渠道等等，要完好的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。四、大数据项目实战项目实战是同等重要的，实践项目的操作练手，可以协助咱们更好的了解所学的内容，同时关于相关常识也能加强回忆，大数据作为专业的大数据练习组织，会有电商数据离线剖析渠道、移动基站信号监测大数据、运维大数据渠道、舆情大数据渠道等实践项目练习。好了以上就是大数据学习难度的分析，有没有帮助到大家呢？希望所有对大数据感兴趣的人都能够学到你想学的知识，并学以致用。祝愿所有的学员学有所成！

学起来不容易，我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，希望对你有帮助。

数据分析师的考试难度其实还好。数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。我之前在中鹏考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。

为了适应大数据时代的要求，数据分析这一工作需要更加正规化、专业化以及职业化，因此，数据分析师应运而生，成了较多人争相报考的科目。那么 数据分析师资格证书好考吗 ？通过率是多少呢？相信很多人都对数据分析师资格证的考试感兴趣。本期乔布简历就来和大家讲讲数据分析师资格证的那些事儿~一方面，据了解，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率如此之高，大家是不是也可以放心一点了呢？另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。Level Ⅰ： 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生、本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上；Level Ⅱ：本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上；Level Ⅲ：本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。一级门槛较低，但非本科的考生可能还需要一份 简历 来证明自己从事过相关工作。二级和三级都需要有个人 简历 来证明自己有过相关的工作经验，相关工作不限制行业，工作涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理等内容即可。因此，看来，要考出数据分析师资格证也需要提前做好准备，需要从事相关的工作，这样才能够较容易的考出 数据分析师的资格证 。国家级的资格证肯定是有一定的难度的，通过率高也不代表一定能够通过，觉得在决定报考数据分析师资格证书后，一定要认真备考，只有认真备考了，才能够在考试中发挥自己真正的实力，不会因为自己的不努力而错失一个机会，不会因为自己没有认真对待而留下遗憾。最后，希望报考数据分析师资格证的考生们都能如愿以偿。

当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。零基础即可学习的哦，