
CDA数据分析师认证考试在每年的6月与12月最后一个周末进行,一年两次。从2020年考季考试,CDA 数据分析师认证考试改为随报随考,考试城市遍布70多个,250+考场,考试时间及地点更加自由灵活。第八届(2018年6月)CDA考试现已结束,本次考试在全国21所考试中心顺利进行,共完成LEVEL 1业务数据分析师,LEVEL 2建模分析师,LEVEL 2大数据分析师三门科目。经过简要数据统计分析,CDA发布本次考试的通过率及考生数据报告。
CDA第八届通过率:
解读:本届考试通过率及成绩情况:
LEVEL 1通过率为64%(其中成绩A占比9%,成绩B占比24%,成绩C占比31%)。
LEVEL 2建模分析师通过率为51%(其中成绩A占比11%,成绩B占比14%,成绩C占比26%)
LEVEL 2大数据分析师通过率为49%(其中成绩A占比9%,成绩B占比17%,成绩C占比23%)。
较上一届(第七届)比较,LEVEL 1的通过率有所下降,LEVEL 2的通过率微上升。随着CDA认证的普及,考试内容的不断迭代和更新,越来越多的企业抢夺数据人才,作为行业人才选拔的参照标准,未来CDA考试的难度会有所加大,通过率趋势也会逐步下降。
CDA第八届考生地区分布:
CDA第八届考生专业分布:
CDA第八届考生工作年限情况:
解读:本次考试,考生具有工作经验的占比74%,无工作经验的占比26%。其中3年以上工作经验的考生占比最多,达到42%;工作2-3年的占比10%,1年以下工作经验的占比最少,为8%。此数据说明CDA认证更深入到具有多年工作经验的职场人士之中,工作经验越多的职场人士越需求CDA证书,其次是无工作的人士以此作为行业的敲门砖。
CDA第八届考生岗位分布:
解读: 此数据为综合了本届考试所有考生的岗位信息,进行了数据的整理和分类,删除了空缺值,得出了考生从业岗位的占比情况。可见数据分析岗位占比最多,从业的考生中超过了1/3的考生皆从事数据分析类岗位;管理类岗位其次,占比16%;工程师、程序员IT相关岗位随后,占比15%。之后为运营、产品、市场、销售等。基本证明了对于大多数还在数据类岗位的从业人员都急需一个专业能力的提升和认可,获得CDA证书也将是在自己现有职位往更高职位或平台的一个跳板。在IT岗的一些工程师欲获得CDA证书,转行从事数据岗位。而在管理、运营、产品、市场等岗位,也有一定的数据分析技能需求。
CDA第八届考生TOP 企业:
解读:以上是删选了考生来自的所有企业单位,列出的TOP企业名单,包括外企、国企、私企、政府部门等。可看出这些500强企业,政府部门的员工也需要CDA技能,参与CDA认证考试,获得证书。也说明CDA持证人遍布在这些企业单位,接触着最前沿的数据技术。
综上:随着大数据和数据分析的普及,企业对数据人才的需求越来越理性,越来越明确,人才的竞争变得愈加激烈。以往来看,只要带点数据分析相关的技能或背景的人就可以称作数据分析师,且容易得到offer,但实际工作并不理想。因此企业期望能够得到一个鉴别人才的参照标准,为自己更好的筛选人才。对于求职者来讲,现在社会对人才的定义更偏“T型”和“十字型”,社会对数据分析师的理解更深,要求更高,因此想要成为抢手的人才,更应该具备全面、系统的技能。于是越来越多专业的学生,在高校无法满足学得数据分析的情况下,获取CDA技能,选择从事数据相关职业;越来越多的职场人士在以往没有经过系统、专业训练的情况下,重新学习,考取CDA证书,甚至是世界500强企业的人士也渴望获得一个专业证书,为自己镀金。
因此,无论是企业还是人才,都期望有一个专业的参照标准,连接互通。CDA发展至今,也一直担任着企业和人才互相选择的桥梁角色,降低了交易成本,提高了沟通效率。同时CDA也提供着相应的系统培训、公开课,举办着俱乐部沙龙、行业峰会等活动,为社会培养并输送了更多的专业人才,推动着整个数据行业的良好发展。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11