CDA数据分析师认证考试

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2024年6月5日发(作者：)

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CDA数据分析师认证考试

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2017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中国仍属于朝

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。美国注册数据分析师协会（CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE）推

出CDA数据分析师LEVELⅠⅡⅢ资格标准，经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试主办

机构，并根据标准制定了规范的人才培养与考试认证机制。

二、CDA数据分析师简介：

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。经管之家为中国区

CDA数据分析师认证考试唯一主办机构，于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分

析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。

三、CDA数据分析师认证等级标准如下：

Level I Level II

级别

（业务分析师） （建模分析师）

理

论

基

础

统计学、概率论

和数理统计、多

元统计分析、时

间序列、数据挖

掘

Level II

（大数据分析师）

Level III

（数据科学家）

统计、大数据、

数据挖掘、机器

学习和商业智

能

统计学、概率

论基础知识

统计学、概率论、MySQL基

础、JAVA基础、Linux基

础、数据挖掘基础

软

件

要

求

必要：Excel、

SQL、

可选：SPSS、

SAS、R等

必要： SQL、Hadoop、HDFS、

必要：Excel、SQL

Mapreduce、Mahout 、

可选：SPSS

Hive、Spark tableau等

MODELER、R、

可选：RHadoop、 Habse、

Python、SAS等

ZooKeeper、Pig

必要：Excel、

SQL

可选：R、SAS、

Python、Hadoop

等

.

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分

析

方

法

要

求

掌握数据的

基本预处理

方法，数据分

析法（描述性

统计分析，推

断性统计分

析，线性回归

分析，

Logistic回

归，方差分析

等）；市场调

研（数据报

告），精益化

管理。

除掌握基本数据

处理及分析方法

以外，还应掌握

高级数据分析及

数据挖掘方法

（多元线性回归

法，生存分析法，

神经网络，决策

树，判别分析法，

主成分分析法，

因子分析法，典

型相关分析，聚

类分析法，关联

规则，支持向量

机，bagging，

boosting等）和

可视化技术。

熟练掌握hadoop集群搭

建；熟悉nosql数据库的

原理及特征，并会运用在

相关的场景；熟练运用

mahout、spark提供的进行

大数据分析的数据挖掘算

法，包括聚类（kmeans算

法、canopy算法）、分类

（贝叶斯算法、随机森林

算法）、主题推荐（基于

物品的推荐、基于用户的

推荐）等算法的原理和使

用范围

除掌握数据分

析和挖掘的方

法之外,还需了

解计算机编程

技术，机器学

习，人工智能，

大数据分析架

构以及业务分

析方法，包括战

略分析，产品管

理，风险管理、

客户关系管理，

项目管理，运营

管理等结合具

体行业的业务

分析方法。

业

务

分

析

能

力

可以将业务目标

转化为数据分析

熟知业务，能目标；熟悉常用

够根据问题算法和数据结

业务指标提构，熟悉企业数

取公司数据据库构架建设；

库中相关数针对不同分析主

据，进行整体，可以熟练的

理、清洗、处进行维度分析，

理，通过相应能够从海量数据

数据分析方中搜集并提取信

法，结合软件息；通过相关数

平台应用完据分析方法，结

成对数据的合一个或多个数

分析和报告。 据分析软件完成

对海量数据的处

理和分析。

熟悉hadoop+hive+spark

进行大数据分析的架构设

计，并能针对不同的业务

提出大数据架构的解决思

路。掌握hadoop+hive+

Spark+tableau平台上

Spark MLlib、SparkSQL的

功能与应用场景，根据不

同的数据业务需求选择合

适的组件进行分析与处

理。并对基于Spark框架

提出的模型进行对比分析

与完善。

带领数据团队，

能够将企业的

数据资产进行

有效的整合和

管理，建立内外

部数据的连接；

熟悉数据仓库

的构造理论，可

以指导ETL工程

师业务工作；可

以面向数据挖

掘运用主题构

造数据集市；在

人和数据之间

建立有机联系，

面向用户数据

创造不同特性

的产品和系统；

具有数据规划

的能力。

报告形式多样

化，图文并茂，

逻辑严密。为企

业数据资产管

结

果

展

现

能够形成逻

辑清晰的报

告，传递分析

结果，对实际

报告体现数据挖

掘的整体流程，

层层阐述信息的

收集、模型的构

报告能体现大数据分析的

优势，能清楚地阐述数据

采集、大数据处理过程及

最终结果的解读，同时提

.

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