
编辑:Mika
作者:唐一楠 CDA Level Ⅰ 持证人
唐一楠 LEVEL Ⅰ 持证人
大家好,我叫唐一楠,是一名CDA Level Ⅰ 持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。
我是数据科学与大数据技术专业的大四学生,就读于中南财经政法大学统计与数学学院。
大四上学期考研失利后,我打算找数据分析相关的工作。我认为如果能拿到CDA的证书的话,可以在求职过程中让我具有有一定的竞争力。
因为我是大四,学校已经没有什么课了,每天有很多空闲时间,大概每天学习两个小时,一直看视频课程,等到所有课程过完之后,就开始做模拟题。大概复习了一个月时间吧。
我看视频课程时,用的是2倍速,很快过一遍,没听懂的地方重复几次,仔细看看。
在学习数据库部分时,跟着课程自己亲手操作下,会对 SQL 语言更加熟悉,有助于我们记忆。等到全部课程听完做模拟题的时候,我是一个单元一个单元的做,盯对过后将知识点添加到课件中,再将整个单元过一遍。
总之,要提高自觉性,课程中没听懂的知识点要主动上网查找理解记录。
感觉备考中遇到的难点就是第六章,关于电子商务业务方面我是第一次接触,很多的专业术语我都没有听过,像雪花模型星座模型这些,都是很难理解的东西。所以对于这方面的知识我会查找一些课外的资料,积极上网去补全自己的知识漏洞。
接下来就是统计学方面的知识,虽然我自己是学统计的,但是这一节还是很有难度,公式和分布都要去理解,还要知道各个检验要用在什么情形中,总之就是要多看一些例子,想清楚它们的区别。
统计与概率论的部分我推荐贾俊平的《统计学》,里面对各种分布,区间分布,假设检验等讲述的都很清楚易懂,对考试有很大帮助。
Level Ⅰ 中的其他板块我并没有看额外的书籍,跟着官网课程中的视频认真学习就好了。
在我看来,获得CDA Level Ⅰ 认证是对自己目前在数据各方面能力的一个肯定,希望今后自己能够在数据分析的路上越走越远,学到更多的知识和技能,提升自己,实现自我价值。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~
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
PowerBI 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游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08