课程介绍
CDA培训背景
「CDA 数据分析师人才行业标准」是面向全行业数据分析及大数据相关岗位的一套科 学化、专业化、正规化、系统化的人才技能准则。CDA数据分析师认证考试是评判「标准化人才」的唯一考核路径。CDA考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照大纲要求进行相关知识的学习，获取技能，成为专业人才。
CDA培训对象
零基础就业转行人群
高校应往届毕业生人群
研发、技术岗在职人群
产品、运营、营销等业务人群
待业、期待转行从事数据分析工作人员
可借助数据分析提高工作效率的人群
对数据分析感兴的高校教师
对商业BI数据分析感兴趣的各界人士
企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业人群
CDA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。
CDA课程大纲
公开课4天（每天6小时），企业内训可定制。
章节 | 核心内容 |
第 1 章 数据分析思维 | 1.VUCA 时代的数据分析需求： 数据分析的归纳与演绎方法。 |
2.流程化企业数据分析需求： 介绍流程化企业特点 数据分析在流程中的落脚点 | |
3.企业数字化转型的进展： 以用户体验为中心的商业模式 以数据分析为中心的架构模式转型 感知型企业的发展目标 | |
4.企业需要的数据应用能力： 概述企业数据应用能力 分析不同决策层级（战略层、管理层、运营层、操作层）对数据的需求 | |
5.数据分析的基本概念： 讲解对数据和数据模型的理解 数据分析的分类 商业数据科学应用框架EDIT | |
6.知识小结与QA问答 | |
第 2 章 数据分析方法（上） | 1.数据分析的基础范式： 分类分析 链式分析 相关分析 |
2.由基础分析范式引申出的6种分析方法： 趋势分析法 对比分析法 构成分析法 分布分析法 关系分析法 流向分析法 | |
第 2 章 数据分析方法（下） | 1.统计制图原理： 整理数据 明确要表达的信息 确定比较的类型和图表类型 统计图的补充说明 |
2.知识小结与QA问答 | |
第 3 章 商业数据分析框架 | 1.商业数据分析体系构建： 从战略、财务、客户关系、内部流程、员工成长与文化建设视角展开 |
2.商业数据分析总体流程： 分别介绍业务角度和技术角度的流程 | |
3.各视角分析方法及示例： 远景战略分析（企业 SWOT 分析示例） 财务视角分析（企业收入趋势、财务费用趋势分析示例） 客户与市场视角分析（用户细分分析、电商平台客户个性化营销示例） 内部流程视角分析（VSM 价值流分析、银行贷款流程优化示例） | |
4.知识小结与QA问答 | |
第 4 章 战略数据分析 | 1.战略数据分析基础： 表格结构数据操作说明 输入数据和资源需求 |
2.战略数据分析关键步骤： 桌面研究（概述、行业分析方法和流程、竞品分析方法和流程） 调查研究（流程、定性方法和定量方法） | |
3.战略数据分析报告呈现 | |
4.知识小结与QA问答 | |
第 5 章 业务数据分析（上） | 1.业务数据分析基础： 业务数据分析产出物 关键术语 |
2.输入和资源需求： 输入需求 资源需求 | |
第 5 章 业务数据分析（下） | 1.业务数据分析的步骤： 明确业务关注事项 发现问题 归因分析 优化策略 验证想法 |
2.报告呈现 | |
3. 知识小结与QA问答 | |
第 6 章 描述性统计分析 | 1.变量度量类型与统计量： 变量度量类型与分布类型 分类变量、连续变量（集中趋势、离散程度）的参数 数据分布的对称与高矮 统计量与报表和统计制图的关系 |
2.总体参数和样本统计量 | |
3.参数估计方法：点估计、区间估计和中心极限定理 | |
4.知识小结与QA问答 | |
第 7 章 指标体系构建方法
| 1. 指标概述： 指标的基本概念 指标值的计算 |
2.通用指标介绍： 求和类、计数类、比较类指标计算方法 | |
3.场景指标介绍： 按企业产品类型、部门职能划分 | |
4.指标体系介绍： 从技术加工、业务层级角度分类，介绍指标库、维度库 | |
5.指标体系自上而下搭建方法： 设计框架 核心术语和主要技术 设计方法 实践方案 | |
6.知识小结与QA问答 | |
第 8 章 SQL语言基础与MySQL入门 | 1.SQL 语言概况 |
2.SQL 查询语句： 简单查询并对数据过滤与排序 创建新列 在查询中实现汇总和分组汇总 表的横向连接、子查询、表纵向合并 集合操作语句 | |
3.SQL创建表或视图 | |
4.知识小结与QA问答 | |
第 9 章 用户标签体系与用户画像专题 | 1.案例： 某企业基于用户标签的营销 |
2.标签的分类： 从研究客体的数据类型、标签的时态、标签的加工角度分类 | |
3.用户画像： 用户分群的发展历程 快速入手用户画像 用户细分的方法 | |
4.案例： 用SQL和Excel实现用户画像（思路、数据集介绍、SQL数据处理、Excel做用户画像） | |
5.知识小结与QA问答 | |
第 10 章 简单时间序列分析方法 | 1.认识时间序列 |
2.效应分解法时间序列分析： 直观理解 算法解析 使用Power BI演示 | |
3.案例：时间序列预测 | |
4.知识小结与QA问答 | |
第 11 章 数据治理 | 1.数据治理驱动因素 |
2.数据治理体系： 数据治理域 数据管理域 数据应用域 | |
3.如何开展数据治理： 准确地定位数据治理 明确数据应用方向 多层级全方位进行治理 | |
4.知识小结与QA问答 | |
第 12 章 数据模型与数据建模 | 1.数据分类 |
2.数据架构和数据模型： 数据架构的基本概念 数据模型基础和数据模型类型 数据建模的层次 | |
3.数据仓库体系和ETL | |
4.ETL与ELT区别 | |
5.数仓与数湖结构分析 | |
6.知识小结与QA问答 | |
第 13 章 指标体系管理 | 1.指标管理： 指标数据元和指标数据标准 指标数据质量评价维度 |
2.企业级指标体系建设方法与步骤： 指标体系构建方法 全生命周期建设步骤 | |
3.指标体系管理的问题与挑战： 常见问题 面临的挑战 | |
4.指标体系管理： 指标体系的生命周期 管理体系 | |
5.知识小结与QA问答 |
CDA认证讲师介绍
刘老师 数据分析专家
深耕技术领域，在Java、Python及区块链三大方向均具备深厚造诣与丰富实战经验，是CDA业务数据分析师认证课程的实力主讲。Java领域，他精通J2EE企业级开发技术，深入钻研设计模式、Spring全家桶、WebService等前沿技术与Java源码，能将复杂技术灵活应用于各类项目，高效解决企业核心难题；Python方向，熟练运用Mongodb、Django、Scrapy爬虫等工具，且精通Scikit-Learn机器学习与Tensorflow深度学习框架，在人脸识别技术方面拥有独到见解；区块链领域，他对BitCoin、Solidity、Hyperledger Fabric、Go等核心技术有着系统研究与实践沉淀，可提供全面专业的技术指导。
常老师 CDA数据科学研究院院长
拥有20余年跨领域实战经验，在IT信息技术培训、企业数字化转型及数据智能应用领域深耕多年，凭借深厚的行业积淀与前沿视野，在业界树立了专业标杆。他专注于企业数据战略规划、数据资产管理及数字化人才培养，率先提出并持续完善企业级AI算法架构概念，助力企业搭建覆盖智能价值经营、客户运营、风险管控与监管合规的企业级算法应用架构。
开班计划
| 开课时间 | 授课形式 | 培训类型 | 上课城市 | 在线报名 |
|---|---|---|---|---|
| 随报随学 | 录播 | 特惠班 | IT云课 | 在线报名 |
证书介绍
CDA证书简介
CDA业务数据分析师（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全球全行业的专业资格认证。CDA引领全球CDA持证者秉承着先进商业数据理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、科学性、前沿性。
CDA认证考试共分为 CDA LEVELⅠ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级。
CDA证书价值
CDA证书样本
CDA证书样本
CDA证书有效期：
CDA证书有效期3年，到期需进行年审。
报名考试
报考条件 | 无学历、专业或工作经验要求 |
考试形式 | 线下机考，VUE考试中心 |
考试时间 | 全年均可，建议提前1-2周报考 |
考试时长 | 120分钟 |
考试题型 | 单选题85道，共计68分 多选题20道，共计16分 材料题20道，共计16分 |
合格标准 | 考试成绩分为 A、B、C、D 四个层级： A、B、C 为通过考试，D 为不通过。 |
取证周期 | 考试通过后官网下载电子证书，1个月左右下发纸质证书。 |
证书维持 | 证书有效期为3年，到期提供积分或缴纳续证费用。 |
