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

　　求职宝典｜数据人简历中较好做到这7点

　　作为一家技术公司的副总裁，我在管理数据科学部门时，还需要处理大量的招聘工作。

　　通常，招聘人员在一份简历上花的时间平均只有7.4秒。

　　一个抢手的职位可能会吸引到一百余人投递简历。在本文中，我将教你几个技巧，帮助你在求职过程中让你的简历脱颖而出。

　　下面我将分享一下，在筛选数据相关职位简历时，我较看重的这7点。

　　01、以往的数据相关经验

　　在浏览简历时，我会看看你以前的职位，看是否与数据挂钩，有数据相关工作经验。

　　比如具体有数据相关项目的经验，在项目中通过什么方法解决了哪些问题，或者参加过数据相关的培训或课程。

　　02、业务方面的成果

　　接着，我还会看一下你曾从事工作的技术方面内容，以及业务成果。有许多精通技术的数据分析人员对业务术语并不擅长。因此如果你能清晰罗列出所做工作对业务KPI的影响，这将是加分项。

　　例如，指出模型在AUC方面的改进是可以的，但若能明晰模型改进会导致转换率增加，这意味着你有不错的业务知识，并且有数据赋能业务的意识。

　　看到以下的例子，比较用技术与业务两个不同侧重点，来描述相同工作的方案：

　　银行贷款违约率模型--将模型的度-召回AUC从0.94提高到0.96。

　　银行贷款违约率模型--在保持违约率不变的情况下，使业务部门的年收入增加3%（每年50万美元）。

　　03、相关教育和学习背景

　　我还会看看求职者所受的教育情况如何，来自哪所学校，哪个专业。对于应届生，我还会考察他们的成绩等情况。

　　由于数据分析是一个新兴且较广泛的领域，并没有某种的标准化测试。即使你没有相关专业的教育背景，但如果有该领域的从业经验或接受过数据相关培训也是可以的。

　　04、美观且条理清晰的简历

　　我看过不少排版美观的简历，也收到过一些没有任何格式的txt文本简历。在编写简历时，可以找一找好的模板，在有限的篇幅内清晰介绍自己的情况。

　　这里可以有效利用简历的空间。将页面分割开来，突出不按时间顺序排列的工作或教育经历。当中还可以包括你熟悉的技能，做过的项目，自己的Github或博客的链接等。同时，一些简单的图标也可以帮助强调标题。

　　许多求职者在他们熟悉的语言、工具旁边会用1-5颗星或柱状图代表自己的熟悉度。我个人不太喜欢这种方法，原因有几个。

　　这是非常主观的——你的“五星”和别人的“二星”一样吗？

　　这种熟悉度是很主观的。你的 熟悉程度”5星 "和别人的 "2星 “可能并不一样

　　有些人把语言和工具，甚至把语言和软技能混为一谈。把自己力的熟悉度填上“4.5星”是没有说服力的。

　　还有把自己技能的主观衡量标准变成饼状图的，比如Python技能占30%，团队合作能力占10%等。虽然这是一种突出自己的创新方式方式，但却显示了自己对不同图表概念缺乏基本了解。

　　以下有两份排版很不错的简历，可以用于参考：

　　两个示例中使用的垂直分割，以区分经验、技能、成就等。用简短的摘要段落能有助于描述求职人背景和期望。

　　05、机器学习相关内容

　　我主要会看这两种类型。

　　算法的类型

　　结构化、经典机器学习与深度学习

　　一些求职者只使用深度学习，包括在结构化数据，而这些数据更适合基于树的模型。虽然使用深度学习本身没有问题，但限制的工具集会让你的解决方案有局限性。

　　正如马斯洛所说，“如果你的工具是一把锤子，那么你就会把所有问题都看成是钉子。”

　　在我的日常工作中，我们处理的是结构化、领域驱动、特征工程化的数据，这些数据较好用各种形式的提升树来处理，光使用深度学习是不够的。

　　机器学习领域

　　这通常与两个需要大量专业知识的领域有关--计算机视觉和自然语言处理。

　　这些领域的很抢手，在许多情况下，他们的整个职业生涯都将专注于这些领域。但对于一个从事一般数据分析工作的人来说，这通常不适合。因此，如果你的大部分经验是在自然语言处理领域，而你要申请该领域以外的职位，可以试着强调你曾在结构化数据方面工作过的经历，以展示多样性。

　　06、技术栈

　　通常细分为语言、特定的包（scikit-learn、pandas、dplyr等）、云及其服务（AWS、Azure、GCP）或其他工具。

　　某些求职者将其与熟悉的算法或架构混在一起，比如RNN、XGBoost、K-NN。

　　就我个人而言，我更倾向于围绕技术和工具展开；当提到一个特定的算法时，我想知道求职者的机器学习理论知识是否仅限于这些特定的算法。

　　这部分，我会看技术栈的相关性。

　　技能点是否是近几年的，这表明求职者在主动学习新技能；还有技术栈的广度，表明求职者是否局限于特定的工具；以及与我们技术栈的匹配度。

　　07、个人项目

　　你会在GitHub上有分享个人项目吗？参加Kaggle比赛或副业项目都是加分项。从中能够看你代码的简洁性、预处理的类型、特征工程、EDA、算法选择以及在实际项目中解决问题的能力。

　　这里如果有的话，可以附上你的GitHub和Kaggle链接，以便面试官深入了解你的代码。

　　同时要熟悉自己做过的项目，较好在面试前就梳理一遍。之前的面试中，就有求职者对项目不太熟悉，从而面试官无法就项目展开，进一步了解求职者在项目中做出的选择和背后的原理。记住，在罗列项目时，列出2-3个高质量的项目要比10个质量的更有效。

　　结语

　　如果你正在找数据相关的工作，可以花点时间过一遍文章中的要点，希望本文能对大家的求职有所帮助。

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