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1.初学数据计算及应用有哪些入门指南推荐？

1 ．科目分类

为了满足不同层次、年龄、岗位专业技术人员知识更新的不同需求，我们将继续教育科目分为三类：

● 基本科目：系指新一代机械工程师必须掌握的基本知识与技能，也是编制 “ 机械工程师职前培训考核大纲 ” 和建立 “ 机械工程师资格考试题库 ” 的重要依据。适应对象是： ① 近期机械工程类大学本科毕业生； ② 对此类继续教育科目有需求和兴趣的广大新老专业技术人员。

● 扩展、提高科目：系指在学习掌握基本科目的基础上，进一步接受继续教育，用以扩展知识面、提高业务水平的科目。适应对象为对此类继续教育科目有需求和兴趣的广大新老专业技术人员。也适用于专业技术人员通过工程师资格认证后，作为按期参加复核登记的进修科目。

● 基础科目：系指学习掌握基本科目时必需的先修科目，其中主要科目应在大学教育阶段已经讲授了。适应对象是： ① 尚未学习过此类科目中有关课程，而影响直接学习掌握基本科目的、稍早时期毕业的机械工程类大学本科及专科毕业生； ② 对此类继续教育科目有需求和兴趣的广大新老专业技术人员。

2．科目体系

根据上述设计要点和科目分类办法，机械工业专业技术人员继续教育科目体系共设置：

（ 1 ）创新和可持续发展、先进制造技术、系统管理技术和国际通则与市场经济四个模块；

（ 2 ）创新哲理、科技发展与可持续性、制造战略、产品与过程设计技术、制造技术与方法、材料技术、信息支撑集成技术、 “ 系统分析、规划与评价 ” 、约束管理技术、供应保障工程、 “ 质量、可靠性、标准化 ” 、资本运营、 “ 财经、金融 ” 、市场营销、 “ 政策、法规 ” 等 15 个子模块；

（ 3 ）机电一体化系统设计、项目管理、 WTO 与国际贸易、工程技术人员理财 …… 等 3 类 103 个科目。其中基本科目 43 个，扩展、提高科目 30 个，基础科目 30 个。

上述 4 个模块、 15 个子模块和 3 类 100 多个科目组合构成机械工业专业技术人员继续教育科目体系，列表如下：

模块

子模块

基　础　科　目

创新与可持续发展

1 ．创新哲理

( 1)辩证法( 2 )普通逻辑，统论、信息论、控制论、方法论

2 ．科技发展与可持续性

(3)设计立项与成果鉴定（含技术报告和论文的撰写、项目可行性分析报告的撰写）和科技文献的写作(4)知识与知识源获取（含科技信息的获取、信息收集归纳技术）(5)计算机应用与现代图学(6)专利与申报

先

进

制

造

技

术

3 ．制造战略

(7)）现代与未来制造系统

4 ．产品与过程设计技术

(8)基础设计（含机械零部件结构设计理论及选用，传动机构的设计计算，工艺性及检测的设计，其他设计计算）(9)典型的机械系统设计（含动力机系统、工作机、传动装置、控制系统和润滑、照明系统设计原则步骤、分类、组成、选择等，标准、数据查寻）

5 ．制造技术与方法

(10)成组技术(11)坐标测量技术(12)数控加工技术与设备(13)机械设计试验技术（含常用试验设计及统计学基础，通用基础标准、常用公式和数表查寻）

6 ．材料技术

(14)复合材料与非金属材料(15)新材料成形、连接、制备工艺与技术

7 ．信息支撑集成技术

(16)制造信息基础与工程机软件，专业软件（含计算机工程、面向对象的设计、产品数据管理、仿真）(17)通讯与网络技术（含电子资料交换技术 EDI ）(18)数值分析与算法(19)传感器与检测技术（含代码识别技术、信号分析与处理、传感变送一体化技术）(20)计算机接口技术(21)专项技术及应用（含伺服系统、现场总线、 PLC 、变频技术）

系

统

管

理

技

术

8 ．系统分析、规划与评价

(22)工程经济

9 ．约束管理技术

(23)基础工业工程（含价值流、工作流技术）(24)车间生产系统的管理与控制

10 ．供应保障工程

11 ．质量工程、可靠性、

　 标准化

(25)统计检测技术(26) ISO?/FONT>19000

国际通则与

市场经济

12 ．资本运营

13 ．财经、金融

(27)成本，股票与证券基础知识

14 ．市场营销

15 ．政策、法规

(28)知识产权法(29)合同法(30)商标法

模块

子模块

基本科目

创新与可持续发展

1 ．创新哲理

（1）科学技术体系( 2）创新与方法论（ TRIZ ：发明问题解决理论）

2 ．科技发展与可持续性

（3）绿色产品设计（4）绿色制造技术（含清洁、无损耗处理技术）再循环利用技术和拆卸技术（材料识别及分类、处理技术、固体废弃物处理、水处理技术，高效除尘技术，排放后处理等）（5）表面工程（含自泳涂装、铝合金微弧氧化技术、高速燃气喷涂、热喷涂激光重熔复合技术、等离子体气相沉积技术离子束镀膜技术等）

先

进

制

造

技

术

3 ．制造战略

（6）柔性、分散网络类制造、生产、管理系统模式与方法（7）快速、准时、流程类制造、生产、管理系统模式与方法（8）可重组、开放结构类制造、生产、管理系统模式与方法

4 ．产品与过程设计技术

（9）常用设计方法（含参数化设计，有限元法，优化设计、失效设计、可靠性设计、疲劳强度设计、机械振动和噪声分析及测试机械振动的控制与利用、摩擦学设计，人机工程，价值工程等）（10）现代设计方法（含创新设计理论与常用技法、机电一体化设计、工业造型设计、并行设计、稳健设计、快速原型设计）（11）质量功能配置（12）计算机设计

5 ．制造技术与方法

（13）快速原型制造及工模具制造（14）精密和超精密加工（15）特种加工、成形与装配技术

（16）高速加工技术（17）复合加工技术（18）柔性装卡技术

6 ．材料技术

（19）新材料成形与改性、连接、加工技术（20）塑料成型制造技术（21）无损探测（含超声检测技术、红外线）

7 ．信息支撑

集成技术

（22）嵌入式微处理机（23）现代数控系统（含高性能开放式数控系统技术、多轴联动数控技术）（24）过程监视和控制技术（25）仿真技术（26）工业机器人（含自动导引车）

系

统

管

理

技

术

8 ．系统分析、规划与评价

（27）运筹学与系统分析（28）运作与项目管理（29）信息系统及其管理

9 ．约束管理

技术

（30）现代工业工程概论（31）制造（含 MRPⅡ ）（32）过程成本控制技术及作业的成本管理

10 ．供应保障

工程

（33）企业物流系统与工程设施设计（34）物料搬运设备（35）物流成本（36）物流信息与标准化

11 ．质量、可靠性、标准化

（37）质量保证技术（含在线质量反馈控制、可靠性工程、质量统计控制技术等）（38）标准体系和发展、作用与认证（产品定义标准 \ 工艺标准 \ 检验标准 \ 数据标准）

国际通则与

市场经济

12 ．资本运营

（39）企业收购、兼并、重组、上市

13 ．财经、金融

（40） WTO 与国际贸易基础（41）工程技术人员理财

14 ．市场营销

（42）营销服务技术（含产品定价系统、销售系统与场所、需求分析）

15 ．政策、法规

（43）法律基础（含公司法、民事诉讼法、知识产权法、证券法）

模块

子模块

扩展、提高科目

创新与

可持续发展

1 ．创新哲理

（1）企业战略与方法论

2 ．科技发展与可持续性

（2）制造用生物技术（生物工程）（3）复杂科学及基本方法（4）微机械设计及制造（5）培训的设计和实施

先

进

制

造

技

术

3 ．制造战略

（6）精益、敏捷、网络、对象化、社会化、知识化、集成化等制造哲理与模式（7）开放结构制造系统

4 ．产品与过程设计技术

（8）微型机电系统（含机构、传感器、执行器、信号处理、控制电路、接口、通信、电源）

（9 )成套项目中的工艺规程及其系统设计（10）智能设计、虚拟设计与装配（11）三维造型及其分析

5 ．制造技术与方法

（12）数字化制造技术（13）数控加工网络化（14）非机械加工技术

6 ．材料技术

（15）复合材料的设计与制备技术（16）微细加工技术（含高能束流与沉积、光刻、溅射、蒸镀加工）

7 ．信息支撑集成技术

（17）最优估计理论与自适应控制及其应用（18）系统辨识（含动态测量与建模、制造系统监控）（19）建模方法

系

统

管

理

技

术

8 ．系统分析、规划与评价

（20）规划设计与系统评估（含可行性研究与评估后评价、资产评估）（21）组织支撑系统（含基于过程的、虚拟的、扁平网络结构的、团队的、适应性组织）（22）面向对象的建模方法（企业建模）及模拟（23）工程咨询诊断

9 ．约束管理技术

（24）网络制造管理技术

10 ．供应保障工程

（25）社会物流（26）计算机后勤支持系统

11 ．质量、可靠性、标准化

（27） 6δ （28） GB/T24001?/FONT>1996 、 GB/T28001?/FONT>2001

国际通则与

市场经济

12 ．资本运营

（29）股份制与资本运营

13 ．财经、金融

14 ．市场营销

（30）电子商务与供应链

初学数据计算及应用有哪些入门指南推荐？

专题一、新型遥感器技术专题 一、指南说明 在“十一五”期间，新型遥感器技术专题以发展先进遥感器和原创性遥感数据处理应用的前沿与核心技术为重点，为我国遥感技术及其产业发展提供技术储备，培养造就一批优秀的创新人才。 本专题已于2006年8月发布了第一批课题申请指南，共支持了5个研究方向，共立项课题56个，安排经费50万元。 在2006年立项支持的基础上，本专题2007年度课题申请指南进行了一定的调整和优化，设置了9个研究方向。课题分为两类，一类是探索导向课题，另一类是目标导向课题，安排经费7900万元。 在探索导向类课题方面，将重点资助“新波段/谱段、新原理光学遥感器技术”等5个研究方向，安排经费5900万元。课题支持年限为2～3年，课题资助强度参见相关研究方向的说明。申请者可在规定研究内容范围内，自拟课题名称进行申请。 在目标导向类课题方面，将重点资助“超高光谱分辨率红外光谱仪”等4个研究方向，安排经费2000万元。课题支持年限为2～3年，课题资助强度参见相关研究方向的说明。申请课题应涵盖指南规定的全部研究内容，技术指标不得低于指南规定的要求。 二、指南内容 （一）探索导向类课题 根据《863地球观测与导航技术领域“十一五”发展战略规划》，结合本领域的前沿动态，本专题2007年度将从新型遥感探测技术、高效数据处理以及综合应用等方面部署探索导向类课题，重点支持新波段/谱段、新原理、新体制的遥感器技术研究，探索地球物理场及空间环境探测的新手段，发展遥感图像增强与精确化处理以及复杂背景下的目标特征信息提取与参数定量反演的技术，以期取得对未来发展有影响的原创性技术成果。 1．新波段/谱段、新原理光学遥感器技术 主要研究内容（可从以下内容中选择其一申请课题）：紫外多光谱探测，红外高光谱成像，超长波红外成像探测，光子计数激光雷达，光学合成孔径成像，新型超光谱成像和超高光谱探测等先进光学遥感器技术。 说明与要求：完成相应的原理性试验装置或样机，并申请发明专利。 本方向2007年拟支持12～15个课题，每个课题支持经费强度不超过100万元。 2．新型微波遥感器技术 主要研究内容（可从以下内容中选择其一申请课题）：星载宽幅三维成像高度计，星载综合孔径辐射计，地基毫米波多极化精细测云雷达，地表深度穿透高分辨率成像雷达，手持微波成像雷达，三维成像SAR等新型微波遥感器技术。 说明与要求：完成相应的原理性试验装置或样机，并申请发明专利。 本方向2007年拟支持12～15个课题，每个课题支持经费强度不超过100万元。 3. 地球物理与空间环境探测技术 主要研究内容（可从以下内容中选择其一申请课题）：星载高精度重力梯度仪，高精度微小型化电场、磁场与等离子环境探测，新型原位测量等技术。 说明与要求：完成相应的原理性试验装置或样机，并申请发明专利。 本方向2007年拟支持7～10个课题，每个课题支持经费强度不超过100万元。 4．高性能遥感图像处理与分析技术 主要研究内容（可从以下内容中选择其一申请课题）：高精度定标与定位，宽带微波成像修正，遥感图像超分辨率分析与相干处理，多源卫星遥感影像自动配准与融合，高空间分辨率影像目标自动识别，高光谱影像地物精细分类，基于遥感机理模型的地物参数定量反演与同化等技术。 说明与要求：完成相应的软件原型系统，提供验证或测试实例，并申请专利或软件著作权。 本方向2007年拟支持17～20个课题，每个课题支持经费强度不超过100万元。 5．复杂背景环境遥感应用新技术 主要研究内容（可从以下内容中选择其一申请课题）：复杂地表环境下的地物信息自动提取与定量分析技术，地下目标探测与隐伏特征提取新技术，基于空间电磁扰动分析的地震预警技术，复杂海况条件下海表特征遥感识别与定量反演技术，极区海冰遥感监测与分析新技术等。 说明与要求：完成相应的软件原型系统，提供验证或测试实例，并申请专利或软件著作权。 本方向2007年拟支持25～28个课题，每个课题支持经费强度不超过100万元。 （二）目标导向类课题 根据《863地球观测与导航技术领域“十一五”发展战略规划》，面向我国土地、生态与环境等重大领域遥感应用前沿核心技术与共性技术，本专题2007年度目标导向类课题重点支持超高光谱分辨率红外光谱仪、地物目标三维信息一体化获取的极化干涉合成孔径雷达、与环境调查中地物边界与类型精细识别、以及基于多源长序列遥感数据的海岸海洋环境精准探测等技术研究，以期掌握核心技术，形成技术能力，为构建我国综合地球观测系统提供技术储备。 1. 超高光谱分辨率红外光谱仪 研究目标：突破超高光谱分辨率红外光谱仪的核心技术，研制原理样机，为环境遥感监测，特别是大气成份精细探测提供技术手段。 主要研究内容：大光程差、高精密干涉仪设计技术，高精度辐射和光谱建模及标定技术，大气成份参数反演模型和算法以及数据处理分析软件，仪器性能标定和检测等。 主要技术指标： 1）波段范围：2.5μm（4000cm-1）～13.0μm（770cm-1）的典型波段； 2）光谱分辨率：0.02cm-1（对应于2.5μm波段，分辨率0.0125nm）； 3）光谱稳定度优于0.3ppm；

初学数据计算及应用时，以下是一些入门指南推荐：

1.学习编程语言：掌握一种编程语言是进行数据计算和应用的基础。Python和R是两种常用的数据分析语言，它们都有丰富的库和工具供初学者使用。

2.学习数据处理和清洗：数据通常需要进行清洗和处理才能进行分析和应用。学习如何使用编程语言中的数据处理库（如Pandas）来清洗、转换和操作数据。

3.学习数据可视化：数据可视化是将数据转化为图表和图形的过程，可以帮助人们更好地理解和解释数据。学习如何使用编程语言中的可视化库（如Matplotlib和Seaborn）来创建各种类型的图表和图形。

4.学习统计学基础知识：统计学是数据分析的基石，了解基本的统计学概念和方法对于进行有效的数据分析非常重要。学习如何计算均值、标准差、相关系数等统计指标，并了解如何应用这些指标来解释数据。

5.学习机器学习算法：机器学习是一种通过训练模型来预测和分类数据的技术。学习一些常见的机器学习算法（如线性回归、决策树和支持向量机）以及如何使用编程语言中的机器学习库（如Scikit-learn）来实现这些算法。

6.实践项目：通过实践项目来应用所学的知识。可以从公开数据集中找到一些感兴趣的问题，并尝试使用所学的技能来解决这些问题。这将帮助你巩固所学的知识，并提供实际应用的经验。