京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330

来自CDA考试中心的通知!
亲爱的考生:
诚挚地向您通告,我们即将在 2023 年 10 月 31 日实施 CDA 认证考试的重大更新。这是为保持认证考试的内容与实际行业需求、最新技术及其发展同步而进行的必要步骤, 使 CDA 认证更具有前瞻性、实用性以及严谨性。
这次更新将涉及考试大纲的修改以及考试题目的全新设计,新的题目将更加强调对于应用能力的测试,更加注重考查各位考生在实际工作中所能应用的技能。
我们建议所有的考生尽早开始准备新的考试大纲,这将有助于你们在考试中取得更好的成绩。
Level I 考纲主要更新内容如下:
1. 增加趋势分析法的相关内容
2. 增加指标体系的相关内容,主要关注指标的设计和应用
3. 增加数据管理的相关内容,主要关注数据标准和数据质量的管理
4. 降低了数据结构和业务数据分析的考察占比
5. 调高了数据安全和数据立法等内容的考察占比
6. 业务分析方法做了部分更新,并更名为数据分析方法
Level II 考纲主要更新内容如下:
1. 增加数据治理的内容
2. 增加指标体系的内容
3. 调整各部分的得分占比
4. 标签体系与用户画像的内容调整到和教材一致
5. 更新数据分析模型的部分内容
6. 更新统计分析的部分内容
本次更新后,Level II 考试内容将与教材内容一一对应,推荐各位考生以教材为核心复习资料。
Level III 考纲主要更新内容如下:
1. 增加 LightGBM 等集成算法内容
2. 增加 Pipeline 内容
3. 增加随机参数搜索和贝叶斯搜索等调参内容
4. 增加深度学习的优化算法,正则化,自编码器与表示学习等内容
5. 增加 Transformer 架构的内容
6. 增加大语言模型的架构,使用,微调,Agent 等内容
7. 降低了概论,数据处理与特征工程,文本分析,机器学习基础算法等内容的占比
8. 删除了朴素贝叶斯等过时算法,删除了自动机器学习的部分内容
9. 部分文本分析,特征转换,SVM,序列模式等内容的考察要求降为领会
本次 Level III 更新将在2023年10月1日正式实施,新的考纲和新的题目将会同时启用。
请各位考生注意,从那时起参加的所有考试将根据新的大纲进行,并使用新的题目。为了帮助大家适应这次的更新,CDA 将提供一系列的备考资源,包括新考试大纲的详细介绍、新题目类型的模拟题,以及一些实用的学习资源。我们建议所有的考生尽早开始准备新的考试大纲,这将有助于考生在考试中取得更好的成绩。
感谢大家的理解和配合,希望这次的更新能帮助大家更好地提升自己的数据分析技能,并在自己的技术道路上更进一步。
祝各位考试顺利!
通知和新大纲详见:
https://www.cdaglobal.com/article/356.html
为此,CDA北京授权中心准备了一系列直播对此次大纲升级做详细解读,大家可以点击下放预约卡片预约直播,关注视频号获取后续更多更新。
最后,这里再分享一个考试备考过程中人人皆需的模拟题库——CDA考试模拟题库。
题库是紧密结合CDA考试大纲而编写的一套模拟试题库。为顺利通过考试奠定坚实的基础
1、解析详尽:每道题目基本上都配备了详细的解析和答案,帮助你深入理解题目背后的知识点和解题思路。
2、便捷高效:你可以随时随地通过手机或电脑访问题库,进行自主学习和练习,充分利用碎片时间,提高备考效率。
3、模拟考试:题库提供了多套模拟考试试卷,帮助你熟悉考试流程和题型。
点击CDA题库链接,获取免费版CDA题库入口,祝考试顺利,快速拿证!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28