CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

　　CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为 CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级。

　　涉及行业

　　互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等

　　涉及岗位

　　大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等

　　CDA 认证标准由数据科学领域的、学者及众多企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的中立性、共识性、前沿性。

　　CDA 认证考试报考人群

　　CDA LEVEL I

　　面向范围： 人人皆需的职场数据思维与通用数据技能1. 基础差就业转行者、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

　　面向范围： 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

　　CDA LEVEL II

　　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

　　CDA LEVEL III

　　面向范围： 企业数字化发展中必备的数据分析方法与技术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： 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

　　边工作边兼顾备考CDA证书，我是这么做的 | CDA持证人分享

　　大家好，我叫姜寿明，是一名CDA Level Ⅰ 持证人。

　　我目前在一家金融科技公司从事咨询和解决方案相关工作。

　　我本科读的信息与计算科学专业，当中差不多是一半数学和一半计算机课程。我也算是经过了一些统计学、数据库以及软件编程相关较为初级和系统化的学习与训练。之后我在研究生读的是管理科学与工程专业。

　　毕业后，我的份工作是在一家上市公司集团战略部门从事战略规划工作。后面我就沿着咨询规划和解决方案这条职业发展路线走了下来。

　　工作几年后，我时常思考如何能够不断提升自己在咨询领域的专业能力，从而提高在职场的核心竞争力。

　　为此，我研究了一些招聘平台上中职位的招聘要求，我发现除了具备系统化的咨询规划理论和经验外，很多岗位还要求有良好外语能力以及数据分析能力，例如掌握Python、SQL、SPSS、R、Tableau、大数据分析等软件工具和技能。

　　恰巧我一个朋友在学习和备考CDA资格证书，我跟她初步了解后就也开始以这个为目标进行系统化的备考学习了。

　　· 我是这样备考的

　　我学习方式主要是围绕考试大纲，接着我在网络途径搜集了一些质量比较高的线上课程，准备跟着课程进行查漏补缺的学习。

　　与此同时，我把本科时期学的一些统计学类课本也拿出来翻了一下。

　　因为除了日常的工作，我主要利用空余时间学习，所以备考的战线拉得比较长，我一共准备了一年半时间。

　　我一般要求自己每周至少学习3到4天，每次半个小时以上。中间也会因为偶尔工作比较忙，中断一两个周停止学习。但我并不懊悔，重要的是持续坚持下来。

　　在备课过程中，我虽然有一些统计学的专业基础，但是确实离学习时间也比较久远了，其中一些较为复杂的部分，比如假设检验、回归拟合等的理论和实操方法还是花了一些时间去反复复习和理解，所幸较终考试的涉及这部分的知识考察并不难。

　　在备考方面，我觉得这几点备考的同学们要注意：

　　一、考试大纲和模拟题一定要好好看、好好做，做好知识点查漏补缺；

　　二、做笔记是很有必要的，尤其是系统化学习、战线拉的比较长的时候，需要对抗遗忘，以及较后集中备考那几天需要有弹药。

　　在未来规划方面，我还是会继续在自己的专业领域深耕积累，提升自己的综合能力。

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