
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
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12