CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的资格认证,旨在提升用户数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。「CDA人才考核标准」是面向全行业数据相关岗位的一套科学化、专业化、国际化的人才技能准则,CDA考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具体范围、内容和知识点,考生可按照大纲要求进行相关知识的学习,获取技能,成为专业人才。
考试方式:一年四届 (3、6、9、12月的最后一个周六),线下统考,上机答题。
考试题型:客观选择题(单选60题+多选30题+内容相关10题)
案例实操题(1题)
考试时间:90分钟(客观选择题),120分钟(案例实操题),共210分钟
考试成绩:分为A、B、C、D四个层次,A、B、C为通过考试,D为不通过
考试要求:客观选择题为闭卷上机答题,无需携带计算器及其他考试无关用品。
案例实操题考生须自行携带电脑操作(安装好带有数据挖掘功能的软件如:PYTHON、SQL、SPSS
MODELER、R、SAS、WEKA等,进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件)。
针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。
1.领会:考生能够了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延,了解其内容要点之间的区别与联系,并能做出正确的阐述、解释和说明。
2.熟知:考生须掌握知识的要点,并能够正确理解和记忆相关理论方法,能够根据不同要求,做出逻辑严密的解释、说明和阐述。此部分为考试的重点部分。
3.应用:考生须学会将知识点落地实践,并能够结合相关工具进行商业应用,能够根据具体要求,给出问题的具体实施流程和策略。
a.数据挖掘概要(3%)
b.数据挖掘方法论(3%)
c.基础数据挖掘技术(4%)
d.进阶数据挖掘技术(5%)
a.高级数据处理(5%)
b.特征工程概要(2%)
c.特征建构(3%)
d.特征选择(5%)
e.特征转换(5%)
f.特征学习(5%)
a.自然语言处理概要(占比2%)
b.分词与词性标注(占比4%)
c.文本挖掘概要(占比2%)
d.关键词提取(占比4%)
e.文本非结构数据转结构(占比8%)
a.朴素贝叶斯(4%)
b.决策树(分类树及回归树)(5%)
d.支持向量机(4%)
e.集成方法(5%)
f.聚类分析(5%)
g.关联规则(4%)
h.序列模式(3%)
i.模型评估(5%)
a.自动机器学习
b.类别不平衡问题
c.半监督学习
d.模型优化
说明:推荐学习书目中,部分书籍结合软件,考试中客观选择题部分不考查软件操作使用,案例实操部分需要考生运用相关软件进行建模分析,考生可根据自身需求选择性学习。参考书目不需全部学完,根据考纲知识点进行针对性学习即可。
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