京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA LEVEL III新版考试大纲发布后,对于相关技能掌握程度的要求,也发生了改变。今天小编带着大家一起来看看更新后的考试大纲。
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,面向全行业的专业权威国际资格认证,旨在提升全球用户数字技能,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,电脑须具备USB拷贝功能及相关解压软件,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。
大数据发展的同时,也给我们带来了新的机遇。随着数据价值越来越显著,以数据分析为基础形成了一个朝阳产业,受到各界人士青睐。
无论是从国家发展的战略方向,还是就业市场的巨大规模导向,都揭示了数据分析师技能的重要性,这是一个跨时代的代表性技能。
最后,为了帮你能有针对性地准备考试,根据考试大纲的要求安排复习计划,这里有一份最新版的考试大纲——CDA 1级 考试大纲。
作为CDA数据分析一级认证考试命题的规范性文件和标准。可以帮你指明考试范围,简要地指出CDA考试的知识点,根据大纲就可以快速得看出考试侧重考试方向,明确复习方向和考试要求,从而提高备考效率,为顺利通过考试奠定坚实的基础。
下载 CDA 3 级考试大纲,认真学习和备考,掌握数据分析的基础知识和技能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22