京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师认证考试(第四届)将于2016年6月25-26日进行。届时考试共有两个等级,三个认证,分别为:
CDA LEVEL Ⅰ ,CDA LEVEL Ⅱ ,CDA LEVEL III !
官方考纲下载:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
一、行业背景:
这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。麦肯锡公司的研究预测称,到2018年,在“具有深入分析能力的人才”方面,美国可能面临着14万到19万的缺口,而“可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师” 缺口则会达到150万。数据科学家将成为2016年最热门的职业。
作为一个数学和统计学的强国,数据分析、数据挖掘和大数据价值挖掘在我国仍属于朝阳行业,数据分析人才仍然比较稀缺。数据积累越来越多,期待解决分析的数据问题也越来越多,人们逐渐习惯的使用数据作为决策的重要参考依据。据艾瑞的研究报告,未来与数据分析相关的就业岗位会在1000万左右,而目前来说国内的合格的数据分析师不足5万,建立一个科学有效的数据分析师培训体系迫在眉睫。
在这样一个以数据驱动的时代,在社会缺少专业系统的人才培养与认证机制的时代,CDA数据分析师应运而生。推出CDA数据分析师LEVELⅠⅡⅢ资格标准,并根据标准制定了规范的人才培养与考试认证机制。
二、考试简介:
CDA(Certified Data Analyst),简称“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旨在加强国内外乃至全球范围内正规化、科学化、专业化的数据分析人才建设,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。由于国内缺乏数据分析师考核认证标准,经管之家以丰厚的积淀,整合资源,汇聚国内外学术界、实务界顶级数据分析师团队举办“CDA数据分析师认证考试“,为企业、政府等单位培养优秀的数据分析人才。CDA数据分析师等级标准来源于对数据分析行业的研究,对数据分析教育的不断完善开发,从而总结出来的一套专业化,科学化,规范化,系统化的标准来认证什么样的人才才是合格的CDA数据分析师。
三、考试科目
CDA Level Ⅰ
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
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
1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。
2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。
岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等
四、CDA报考条件:
Level Ⅰ:专业不限,随报随考
Level Ⅱ:通过 CDA Level Ⅰ认证
五、报名办法
在CDA官方唯一考试系统进行报名:点击报名
六、考试形式
Level Ⅰ:客观题(单选+多选),上机答题
Level Ⅱ:客观题(单选+多选),上机答题
参考书目请见考试大纲及解析。
考试最终成绩分为A,B,C,D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。
七、官方考试最新安排:
Level Ⅰ:随报随考,考生报名成功后,可在一年内自行选择时间,预约就近考试中心进行考试。
Level Ⅱ:随报随考,考生报名成功后,可在一年内自行选择时间,预约就近考试中心进行考试。
Level Ⅲ:一年四届(3、6、9、12月的最后一个周六),每届考前一个月截止该届报名。
在线报名地址:点击报名
八、持证人福利:
1. 可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权;
2. 免费参与由经管之家举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等活动,并享受特权位置;
3. 参加CDA数据分析师系列培训课程,享受8折优惠;参加经管之家其他数据分析类培训课程,享受9折优惠;
4. 可申请加入经管之家数据处理与分析中心,参与项目合作(提供项目给持证人演练);
5. 持证人的资源分享平台;
6. 其他特权,以各类活动公告为主。
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 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05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