
CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准,分为 LEVELⅠ、LEVEL Ⅱ、LEVEL Ⅲ 三个等级,覆盖互联网、咨询、电信、零售、旅游等众多行业,以及大数据、数据分析、市场、产品、运营等多个岗位。该认证符合全球数据科学技术潮流,为各行业企业和机构提供了数据人才参照标准。通过 CDA 认证考试者,将获得 CDA 数据分析师中英文认证证书。
面向范围:人人皆需的职场数据思维与通用数据技能
面向范围:企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。
面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。
访问 CDA 认证考试官方网站(https://www.cdaglobal.com/ ),点击注册按钮,填写个人基本信息,如姓名、手机号、邮箱等,设置登录密码,完成账号注册。
登录账号后,进入报名页面,根据自身条件和职业规划,选择对应的考试等级和具体科目。比如,若想报考 LEVEL Ⅱ 的建模分析师,就在相应选项中勾选。
详细填写个人学历、工作经历等信息,务必确保信息真实准确,因为部分信息将作为审核报考资格的依据。
不同等级和科目的考试费用有所不同。在报名页面确认费用金额后,选择合适的支付方式,如微信、支付宝、银行卡等,完成缴费。缴费成功后,即完成报名。各级别的考试费用如下:
LEVEL Ⅰ:1200 RMB
LEVEL Ⅱ:1700 RMB
LEVEL Ⅲ:2500 RMB
(注:考试未通过者可进行一次补考,补考费用为六折优惠。)
报名成功后,需等待官方对报考信息进行审核,审核时间一般为 1 - 2 天。审核通过后,在规定时间内登录官网下载并打印准考证,准考证是参加考试的重要凭证。若审核未通过,请补充完善报考资料。
CDA LEVEL I、CDA LEVEL II 考生:需根据邮件指示,到 Pearson VUE 网站(https://www.pearsonvue.com.cn/cda),预约就近考场及考试时间。
LEVEL III 考生:需在考前一个月内到 Pearson VUE 网站预约考场。预约成功后将会收到确认邮件通知。 CDA 数据分析师认证考试由 Pearson VUE 考试服务公司代理,该公司在全球测评行业占据杰出地位。目前,在中国区 LEVELⅠ 和 LEVELⅡ 考试有 30 + 省市,70 + 城市,250 + 考场可供考生选择就近考试;LEVELⅢ 考试则在中国区 30 所城市设有考点,包括北京、上海、天津、重庆、成都、深圳、广州等。
CDA 数据分析师认证考试由 Pearson VUE 考试服务公司代理,该公司在全球测评行业占据杰出地位。目前,在中国区 LEVELⅠ 和 LEVELⅡ 考试有 30 + 省市,70 + 城市,250 + 考场可供考生选择就近考试;LEVELⅢ 考试则在中国区 30 所城市设有考点,包括北京、上海、天津、重庆、成都、深圳、广州等。
理论知识:涵盖数据分析基础概念、统计学基础,如均值、中位数、概率分布等。
实操部分:重点考查 Excel、SQL 等常用工具的数据处理与分析,以及 Tableau、PowerBI 等可视化工具的使用。考试题型为客观选择题(单选 80 题 + 多选 20 题 + 内容相关 20 题 + 案例分析 20 题),考试时间 120 分钟,考试方式为线下上机答题,闭卷进行,请勿携带与考试无关的用品。考试成绩分为 A、B、C、D 四个层次,A、B、C 为通过考试,D 为不通过。
建模分析师:理论上深入学习回归分析、聚类分析、决策树等数据分析模型;实操环节要求考生运用 Python 或 R 语言进行数据分析与建模,并能对模型结果进行解读与优化。
大数据分析师:围绕 Hadoop、Spark 等大数据平台,考查数据存储、处理、分析等相关技术。考试时间为 150 分钟,同样为线下上机答题。
考试内容聚焦于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能前沿技术,以及大数据架构设计、数据治理等内容,注重考查考生解决复杂数据科学问题的能力。考试时间 210 分钟,线下上机答题并提交结果分析。
报考 LevelⅠ 和 Level Ⅱ、Level Ⅲ 成功后,官方会发送《考试大纲》到考生邮箱。考生要严格按照考试大纲的要求,明确各个知识点的掌握程度,如【领会】、【熟知】、【应用】等不同级别,有针对性地进行学习。例如,对于 LEVELⅠ 中数据库应用部分,要理解数据库的基本概念、DDL 及 DML 语言等,能够根据业务需求及数据特征使用查询语言从数据库中获取准确、完整的数据信息,还能够应用数据库函数进行数据处理及计算。
除了考试大纲,还可根据大纲中推荐的学习书目自行网上购买学习。例如,《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。此外,也可以参考一些在线课程、专业论坛上的学习资源等。
对于基础薄弱或自学能力较差的考生,可以参加官方或专业培训机构的课程。专业的培训课程能够系统地讲解知识点,帮助考生建立完整的知识体系,还能提供实践项目和案例分析,让考生更好地将理论知识应用到实际操作中。
在备考过程中,要通过大量刷题来巩固所学知识,熟悉考试题型和解题思路。可以购买相关的练习题集,或者利用在线学习平台上的题库资源。同时,定期进行模拟考试,按照考试规定的时间和要求答题,提前适应考试节奏,调整答题策略,提高答题速度和准确率。
在学习和刷题过程中,要善于总结归纳,将易错知识点、解题方法和技巧等整理成笔记,便于复习回顾。对于做错的题目,要认真分析原因,查漏补缺,及时解决知识漏洞。
根据预约的考场和时间,按照邮件须知,提前做好准备参加考试。考试当天,要携带好准考证、有效身份证件等相关材料,提前到达考场,熟悉考场环境,避免因迟到等原因影响考试。在考试过程中,要保持冷静,认真审题,仔细答题,合理安排时间。
CDA LEVEL I、CDA LEVEL II:考试结束后当场可打印成绩报告单。
LEVEL III:考试结束 7 个工作日后考生可到 CDA 考试中心网站查询最终成绩。CDA 考试成绩评定规则由 CDA 数据分析师认证考试命题委员会制定,每门考试最终成绩为 A,B,C,D 四个档,其中 A,B,C 为通过,D 为不通过。考试结束后,CDA 考试中心可提供成绩核查服务,不提供答题结果查询服务,不公布本届真题及答案。需要核实成绩的考生可在考试 7 个工作日后日后登陆 CDA 考试中心,进入个人中心 - 成绩查询中核查成绩。
考试通过者,将在考后 30 个工作日内收到由 CDA 考试中心寄出的认证证书。证书皆绑定考生真实身份,可在 CDA 认证考试中心查询,证书确保唯一性与防伪性,持证人还可获得电子徽章,加入到 Linkedin 个人档案中。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。
考取 CDA 数据分析师证书并非一蹴而就,需要考生明确目标,了解报考条件和流程,熟悉考试内容,制定科学的备考计划,并付诸实践。希望通过本文的介绍,能为你考取 CDA 数据分析师证书提供有益的参考,祝你早日取得理想的成绩,在数据领域开启新的职业篇章!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16