京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA(Certified Data Analyst),是指在金融、电信、零售、制造、能源、医疗医药、旅游、咨询等行业从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供数字化决策的新型数据人才。CDA 持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA 职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据科学专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。CDA 持证人同时是一个全球范围内分享数据、分享数据科学技术的一个社群。
“CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。
以下为CDA认证等级标准人才能力模型表::
CDA Level I :面向范围:人人皆需的职场数据思维与通用数据技能
1. 零基础就业转行者、应届毕业生
2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者
岗位去向:商业(业务)分析师、初级数据分析师、(数据)产品运营、(数字)市场营销、数据专员等>>>相关课程
CDA Level II:面向范围:企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。
1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。
2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。
岗位去向:数据分析师、(数据)产品运营经理、(数字)营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理(质量)等>>>相关课程
【报考条件】
Level I:无要求,皆可报考
Level II:需通过LEVEL I认证
Level III:需通过LEVEL II认证
(注:上述数据分析相关工作不限制行业,工作可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容,还包括数据赋能岗:市场、运营、产品、财务、人力等)
考试内容:
Level Ⅰ:客观题(单选+多选)
参考书籍:CDA数据科学研究院.CDA LEVEL Ⅰ 精益业务数据分析[M].电子工业出版社,2022.(必读)
Level Ⅱ:客观题(单选+多选)
参考书籍:常国珍等.商业策略数据分析.电子工业出版社,2023.(必读)
Level Ⅲ:客观+主观+案例分析(选择+简答+案例分析)
考试内容由CDA专家委员会按照CDA等级标准大纲要求命题;
考试最终成绩分为A,B,C,不及格四个层次,A,B,C三个层次皆为通过考试并获得认证证书。
备考福利
好了以上就是三门职业资格认证的备考介绍,接下来给大家重磅推出考试学习资源:
《数据分析专项练习题库》
《CDA数据分析认证考试模拟题库》
下载 CDA1 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。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》在线电子版正式上线CDA网校,为你提供系统、实用、前沿的学习资源,助你轻松迈入数据分析的大门!

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25