京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
微访谈 ▏关于CDA考试,我有一个不成熟的小建议
汪*星
LEVEL 1 业务数据分析师状元
本科就读于武汉大学预防医学营养与卫生统计学方向;硕士就读于南京大学地理与海洋科学学院自然地理学,目前为在读研究生。
目前做哪些工作?
目前的研究课题为地球化学数据分析。
有哪些记忆深刻的工作经历?
比较深刻的工作经验主要有两个时期:
本科对武汉市中心城区和远城区营养调查数据的分析,分析两类人群的居民营养与健康现状,差异以及原因,并提出改善建议;
读研期间针对野外采集的南极雪冰化学数据进行分析,反演地球气候与环境历史,现状,并预测未来,在全球变暖背景下提出一些有利于人类可持续发展的环境举措。
报考CDA认证考试的原因?
在对未来的职业规划时,根据自己的优势与特长以及未来的发展趋势,定位为商业数据分析,进而了解到CDA。报考CDA认证考试的原因是为转行提供一块敲门砖。
您个人的职业发展规划是?
对自己个人未来的职业规划主要分三步:
1、首先从互联网、金融或电商的业务数据分析师做起;
2、然后进一步学习R,Python等数据分析工具,数据挖掘和机器学习等相关知识和技能,深入对行业的理解,达到数据挖掘师的层次;
3、最后向数据科学家这个终极目标迈进。
如何更高效的复习?
以下是采访期间,当问及有哪些学习方法和经验能跟学弟学妹们分享,帮助学弟学妹能更好的学习和复习时?汪*星这样说道:
1、首先认证机构指定的三本教材最契合CDA level 1认证考试的考纲,所以需要深入研读(但是要以第一本和第三本为主)。
2、另外可以对每个知识块阅读相应的书籍,以利于打下扎实的基础。推荐如下书籍:《商务与经济统计》、《深入浅出数据分析》、《SQL必知必会》、《使用多元统计分析》、《数据挖掘导论》。
3、文字学习与案例和操作题相结合,可加深知识点的理解和技能的掌握以及灵活运用,这样学习效率更高。
总体来说CDA level 1并不是很难,这一届考试结果显示通过率为69%,只要大家用心去学问题不大。
最后,为了帮你能有针对性地准备考试,根据考试大纲的要求安排复习计划,这里有一份最新版的考试大纲——CDA 1级 考试大纲。
作为CDA数据分析一级认证考试命题的规范性文件和标准。可以帮你指明考试范围,简要地指出CDA考试的知识点,根据大纲就可以快速得看出考试侧重考试方向,明确复习方向和考试要求,从而提高备考效率,为顺利通过考试奠定坚实的基础。
下载 CDA1 级考试大纲,认真学习和备考,掌握数据分析的基础知识和技能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12