
CDA数据分析师职业道德和行为准则是基于 CDA价值观(开放、创新、分享)基础上,对各行业数据科学从业者制定的职业道德操守与专业行为规范。 自21世纪以来,技术更替驱动企业变革,科技发展改善人类生活,在大数据(DT)、人工智能(AI)时代趋势下,新一批高要求、 高标准的专业技术岗位如雨后春笋般不断涌现。CDA职业道德和行为准则分别在道德操守和专业行为两个方面对数据科学从业者制定了规范化的标准, 并致力于成为衡量数据科学行业人才职业水平的典范。
无论从业者的文化水平、职业背景、工作地域有何差异,CDA数据分析师(包括CDA持证人、CDA会员)都必须遵守准则中的各项要求, 并以身作则影响并监督更多身边从业者的道德与行为,提升整个数据科学行业的开放性、创新性、分享性,使其更具生命力。 通过长期坚守CDA职业道德和行为准则,从业者和企业将会更加明智,做出更科学、更合理的决策,从而远离误区,降低风险。 个体与集体也更具诚信度,拥有更多广泛、跨界的合作机会,从而实现更大商业价值。
本职业道德与行为准则适用于CDA数据分析师持证人、CDA会员、CDA合作伙伴及各界数据科学相关岗位从业者。
第一条 坚持诚信、公平、尊重、敬业的原则,以符合一般公民素质与职业道德的要求对待所属行业领域的公众、用户、客户、雇主、同事以及其他同行参与者。
第二条 遵守由国家、政府、监管组织颁布的各项法律法规,遵守所在机构制定的员工制度或业务规范,遵法守纪,严于律己。
第三条 维护所在机构及企业客户的品牌形象和口碑,维护数据科学应用领域及相关行业的声誉,忠于职守,勤勉尽责,保护机构的合法利益。
第四条 将数据产权、用户利益和机构利益置于个人利益之上,保护数据资产的安全性,遵循数据的真实性、可靠性,禁止技术欺诈、数据造假、非法交易,损害用户和机构利益。
第五条 保持和加强自身职业道德操守以及同行的操守。不参与任何违法行为,包括但不限于:偷窃、欺骗、腐败、挪用或贿赂;不使用或滥用他人的产权,包括数据资产、知识产权;不参与诽谤和侮辱;不宽恕或帮助他人参与违法行为。
第一条 遵照并履行所在机构的业务制度与规范。具有诚信、严谨、积极的职业态度,保持独立、客观、专业的分析判断,能根据业务要求做出有计划、有评估、可实施的报告或决策,实事求是,言行一致,精益求精。
第二条 保守商业机密与维护机构利益。不得从事与机构利益相冲突的第二职业,不得涉嫌盗卖、泄漏、欺诈或舞弊的专业行为,或做出与数据分析相背离的行为;保守企业的商业秘密、数据隐私和知识产权。
第三条 保护数据资产与尊重数据产权。不得未经同意使用他人产权、获取其他机构数据、交易数据等违法行为;不得捏造虚假数据,篡改数据、使用不具代表性的样本数据;不得为了完成任务或达成某项目的而有损专业名誉。
第四条 专业、审慎、高效完善各项业务流程。
(一)保证数据的合法性、时效性、全面性。全面了解业务背景、痛点、需求,做出分析建议,与团队充分沟通,确定合理的业务指标,获取符合要求的源数据。
(二)保持工具与算法的前沿性、适用性、高效性。根据业务需要,选择合理的工具、平台、系统及算法,保障数据的高效处理与建模分析。
(三)不断迭代并优化业务指标与数据模型,使研究结果更具解释性,预测性、可行性。
(四)撰写专业可视化报告,逻辑清晰展示项目成果,并做出具有商业价值的建议。
第五条 尊重契约完整交付分析结果。遵守合同、协议、补充说明、任务制度等相关约定,按时按质交付工作成果,并对相关数据、代码、结果进行保密。不得随意变更约定内容,不得拖延、敷衍工作结果,不得私下收取其他额外费用。
第六条 履行后期义务与责任。完整交付结果后,对客户须进行后期解答、咨询、维护等服务;对机构业务须进行后期跟进、优化、指导建议等工作;善于自我总结、反思、提升。
第七条 维护专业与行业声誉。自觉保持数据相关专业、岗位的专业性,维护机构、客户所在企业与行业声誉,维护CDA数据分析师证书名誉。不得从事任何有损数据相关岗位、机构、行业及CDA品牌声誉与诚信的行为;不得曲解或夸大数据科学、机构行业、CDA证书的意义或含意。
第八条 关注时事自我提升。秉承开放、创新、分享理念,勇于分享,敢于创新,与时俱进。须关注数据科学的最新研究结果、时事,了解不同领域工具与算法的变化、更新,了解行业最新产品、前沿应用,并保持自身技能的不断提升。
第九条 肩负使命,创造与传播。怀有用数据改变社会的信仰,坚守CDA职业道德与行为准则,肩负普及、推广、传播数据科学知识的使命,勇于试错、突破、创造,将数据科学价值发挥至各行各业。
第十条 CDA职业道德与行为准则由CDA数据科学研究院、CDA考试中心负责解释。此准则自发布之日起施行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28