培训背景

「CDA 数据分析师人才行业标准」是一套全方位、多层次、严谨且系统的人才技能规范，它覆盖了全行业的数据分析以及大数据相关岗位。这套标准不仅科学、专业，而且正规、系统，为数据分析师的专业成长提供了明确的指导和方向。

而CDA数据分析师认证考试，则是衡量一个人是否符合「标准化人才」要求的唯一权威途径。这一考试不仅全面检验了考生的理论知识，更重视其实践应用能力和问题解决能力。

CDA考试大纲详细规定了数据分析师认证考试的具体范围、内容和知识点，确保了考试的公正性和公平性。考生可以根据大纲的要求，系统地进行相关知识的学习和技能的提升，从而逐步成长为专业的数据分析师。这一标准化的认证体系，不仅提升了数据分析师的职业素养，也为整个行业的发展提供了坚实的人才保障。

培训对象

产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者、 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者等。

培训收益

针对不同知识，掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别，考生应按照不同知识要求进行学习。

1．领会：考生能够领会了解规定的知识点，并能够了解规定知识点的内涵与外延，了解其内容要点和它们之间的区别与联系，并能做出正确的阐述、解释和说明。

2．熟知：考生须掌握知识的要点，并能够正确理解和记忆相关理论方法，能够根据不同要求，做出逻辑严密的解释、说明和阐述。此部分为考试的重点部分。

3．应用：考生须学会将知识点落地实践，并能够结合相关工具进行商业应用，能够根据具体要求，给出问题的具体实施流程和策略。

考试范围

PART 1 数据分析概念与统计学基础 （占比 30%）

a. 数据分析概念、方法论、流程（占比 5%）

b. 描述性统计分析（占比 12%）

c. 推断性统计分析（占比 8%）

d. 方差分析（占比 2%）

e. 一元线性回归分析（占比 3%）

PART 2 SQL 数据库基础 （占比 15%）

a. SQL 及关系型数据库基本概念（占比 1%）

b. SQL 数据类型、运算符、函数（占比 3%）

c. SQL 查询语句（占比 5%）

d. SQL 连接语句（占比 5%）

e. SQL 其它语句（占比 1%）

PART 3 数据采集与处理 （占比 15%）

a. 数据采集方法（占比 5%）

b. 市场调研（占比 2%）

c. 数据预处理方法（占比 8%）

PART 4 数据建模分析 （占比 40%）

a. 主成分分析法（占比 4%）、因子分析法（占比 2%）

b. 系统聚类法（占比 2%）、K-Means 聚类法（占比 3%）

c. 对应分析（占比 2%）、多维尺度分析（占比 2%）

PART 4 多元回归分析法

a. 多元线性回归（占比10%）

b. 逻辑回归（占比10%）

c. 时间序列（占比 5%）.

考试形式与试卷结构

考试方式：VUE线上考试，随约随考

考试题型：客观题（单选+多选）

考试时间：120 分钟

考试条件：无要求，皆可报考

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.

注：考试未通过者可进行一次补考，补考费用为六折优惠。每个等级科目补考各限一次。

日程安排

推荐讲师

刘老师  具备十几年软件研发经验和十年企业培训经验，深入研究Java、Python、区块链等技术领域。在Java方面，他精通J2EE企业级开发技术，包括设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService和CXF，并对Java源码有深入了解。在Python方面，他掌握核心编程、数据分析、OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫技术，以及基于Scikit-Learn的机器学习框和Tensorflow深度学习框架，还涉及人脸识别技术。

常老师  北京大学会计学博士，ThoughtWorks中国首席金融数据科学家，18年数据规划、治理及智能算法在金融、电信行业经验。助企业积累数据资产，优化流程，获数字化优势。服务过人民银行、国开行、建行、移动、中行、民生银行等。曾任毕马威大数据总监、中银消费金融数据部高级经理、百度大数据产品经理。兼任北京语言大学金融硕校外导师，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员，CDA名誉院长，腾讯云TVP，建行反洗钱和数据资产管理资深外部专家。著有多本金融数据科学著作。

王老师  任某上市软件产品部副总兼大数据总经理，国际信息和数据质量协会会员，ITSS数据治理标准工作组成员。获三项国际认证：CDMP、DGP、IQCP。2010年加入普元，主导大数据产品研发、拓展及团队管理。十年大型企业信息化架构设计与建设经验，曾任中国人民银行核心平台架构师。参与国家开发银行大数据治理、中国人民银行软件开发平台、国家电网云计算平台等项目。对大数据行业有深入研究和丰富经验。