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CDA数据分析师项目介绍

2020-12-08



目前,CDA已与国内100多所高校进行了战略合作,建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地;已出版30多本CDA数据分析师系列丛书,市场发行量数万册;已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程,培养学员10万+人次;已在全国20+城市举办12届CDA数据分析师认证考试,报考考生数万人;已开展了四届中国数据分析师行业峰会(CDA SUMMIT),每届参会人数3000多人;中国数据分析师俱乐部(CDA CLUB)每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。

2016年,CDA研究院加入由工信部指导下的“中国大数据生态产业联盟”理事会成员,分管教育事业。

2017年,CDA与工信部赛迪达成战略合作推出大数据双认证,被评为“大数据最佳培训机构”;

2018年,CDA入选教育部产学合作协同育人项目;

2019年,CDA获得“2019年创新中国·年度新商业最具成长力项目”,“2019年沙利文中国新经济峰会创新领导力奖”;

2020年,荣获“年度逆势生长行业影响力企业”,入选北京市科学技术委员会“首批高精尖产业技能培训机构”,成为“中国成人教育协会”成人教育培训机构工作委员会理事单位;

“CDA数据分析师”人才已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、大型互联网企业、国企事业单位、国家行政机关等等。“CDA数据分析师”人才队伍秉承着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为科技飞速发展的核心力量。




什么是CDA?


CDA(Certified Data Analyst),亦称“CDA数据分析师”,指在互联网、零售、金融、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。


“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。

“CDA数据分析师培训”是根据CDA数据分析师认证体系标准而设立的一套专业化、科学化、系统化的学习方案。培训内容不仅包含认证标准中的技能知识要求,还有着企业环境中的真实项目和案例,能满足不同层次的学员需求,使学员能学到真本事技能并能够落地运用,实现商业价值。


CDA数据分析师等级有哪些?


CDA Level Ⅰ:业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、R、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告>>>相关课程


CDA Level Ⅱ:建模分析师。一年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识,掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法,能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件,熟悉适用SQL访问企业数据库,结合业务,能从海量数据提取相关信息,从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告>>>相关课程


 CDA Level Ⅱ:大数据分析师。一年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在Level Ⅰ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识,能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等专业大数据架构及分析软件,从海量数据中提取相关信息,并能够结合R、python等软件,形成严密的数据分析报告>>>相关课程


CDA Level Ⅲ:数据科学家。三年以上数据分析岗位工作经验,或通过任意一门CDA Level ⅠI认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。负责制定企业数据发展战略,发现企业数据价值,提升企业运行效率,增加企业价值。能够带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理,建立内外部数据的连接;具有数据规划的能力>>>相关课程



为什么选择CDA?


CDA成员是来自学界、实务界,国内大陆、台湾及国外数据分析和数据挖掘相关领域的教授、专家、工程师及企业高端人才,名师荟萃,学术浓厚,技术前沿,代表了国内数据分析研究领域的专业水平。CDA数据分析师等级标准是根据过国内各大企业对人才技术的需求而设立旨在为国内数据分析发展阶段提供一个全面、科学、专业的标准规范,说明究竟什么人才是优秀的数据分析师。


CDA数据分析师的就业前景可选择于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。

如何成为一名CDA数据分析师?


CDA(Certified Data Analyst),亦称“CDA数据分析师”,指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。

“CDA数据分析师认证”是一套科学化,专业化,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。通过CDA数据分析师认证考试者可获得CDA数据分析师认证证书。


所获荣誉


  • 国家高新技术企业
  • 中关村高新技术企
  • 2020年入选北京市科委“首批高精尖产业技能培训机构”
  • 中国成人教育协会成人教育培训机构工作委员会理事单位
  • 中国大数据生态联盟理事单位
  • 教育部产学合作协同育人项目指定企业
  • 2019年沙利文中国新经济峰会创新领导力奖
  • 2019年创新中国•年度新商业最具成长力项目
  • 2017年度中国互联网+ 最佳培训机构奖
  • 2016年度中国大数据领域 大数据最佳培训奖
  • Oracle 大学授权培训中心
  • IBM大学战略合作伙伴
  • 电子工业出版社 优秀合作者




CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。


同时,CDA全栈考试布局和认证体系已得到教育部直属中国成人教育协会及大数据专业委员会认可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。


报名方式

登录CDA认证考试官网注册报名>>点击报名


报名费用

Level Ⅰ:1200 RMB

Level Ⅱ:1700 RMB

Level Ⅲ:2000 RMB


考试地点

Level Ⅰ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试 >看看我所在的地哪报名<

Level Ⅱ+Ⅲ:中国区30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州>看看我所在的地哪报名<


报考条件


业务数据分析师 CDA Level I >了解更多<

▷ 报考条件:无要求。

▷ 考试时间:随报随考。


建模分析师 CDA Level II >了解更多<

▷ 报考条件(满足任一即可):

1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;

2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;

3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。

▷ 考试时间:

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。


大数据分析师 CDA Level II >了解更多<

▷ 报考条件(满足任一即可):

1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;

2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;

3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。

▷ 考试时间:

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。


数据科学家  CDA Level III >了解更多<

▷ 报考条件(满足任一即可):

1、获得CDA Level Ⅱ认证证书;

2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;

3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。

▷ 考试时间:

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。

(备注:数据分析相关工作不限行业,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。)


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