
2020年是特殊的一年,突如其来的疫情,阻断了全球经济高速发展的步伐,很多城市经济陷入低迷。同样,对很多人而言,2020年亦是充满机遇的一年。
古有云:时势造英雄。在遭遇重大危机时,安于现状者无法独善其身,不得不做出审时度势的决定,这意味着每个人都将迎来改变一生的新机遇。
01抓住机遇,遇见更好的自己
为缔造更多“数据英雄梦”,作为培养DT时代前沿技术人才的国际化职业教育领导品牌,2020年第一场CDA数据分析师认证考试,暨第12届CDA数据分析认证考试如期举办,为让你拥有更多人生可能。
CDA一直专注于数据分析(Certified Data Analyst),并致力于将一个个想蜕变的人,打造成数据采集、清洗、处理、分析并制作可视化业务报告、提供决策的新型人才。
CDA数据分析师证书获工信部认可
我们一直在努力……
02大数据时代,数据分析师认证获赞
随着数据在商业世界和科技领域中价值的凸显,基于数据衍生出来的职业所需人才极度稀缺,导致岗位高薪却供不应求,在这种大背景下CDA数据分析师认证应运而生。
LEVEL I持证人群和非持证人月薪TOP10城市比对
LEVEL II持证人群和非持证人群月薪TOP10城市比对
“CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为分为LEVELⅠ、LEVEL Ⅱ、LEVEL Ⅲ。
证书认证范围涉及各行大数据,及数据分析从业者所需具备的技能,符合全球大数据及数据分析技术潮流,可为企业和机构提供数据分析人才参照标准。
LEVEL III持证人群和非持证人群平均月薪比对
3大特性决定了证书的高含金量
CDA证书样本
03为梦而生,数据分析师已遍布各行业
经管之家是“CDA数据分析师认证”中国区唯一主办机构,于每年举办2次全国范围内的线下数据分析师考试,顺利通过者可获“CDA数据分析师认证”证书。
截止2020年,CDA持证人已遍布500强企业、科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等,他们发挥着专业技能,用实力成为支撑科技发展的核心力量。
“CDA人”砥砺前行,坚守着高标准的职业道德准则,使得CDA数据分析师认证获得社会各界人士及各大企业的一致认可。
04梦想从CDA数据分析师认证开始
报考条件和考试内容
CDA Level I
业务数据分析师
▶ 互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员;
▶ 市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等从业者;
▶ 非统计、计算机专业背景;
▶ 零基础入行和转行就业人员。
掌握什么技能?
★ 概率论和统计理论基础;
★ 熟练运用Excel、SQL、Python等一门主流专业分析软件;
★ 培养良好的商业理解能力,可根据业务问题指标,进行数据处理与分析,并得出逻辑清晰的可视化业务报告。
报考条件
无要求,有兴趣和需求者均可报名。
考试内容
· 120分钟,客观题(单选+多选),上机答题。
PS:考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。
相关课程
CDA Level II
建模分析师
▶ 金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业,专门从事数据分析与数据挖掘的人员;
掌握什么技能?
★ 获得元统计、机器学习等理论知识;
★ 掌握高级数据分析法与数据挖掘算法;
★ 熟练运用Python、R、SPSS Modeler等至少一门专业分析软件;
★ 熟悉使用SQL访问企业数据库,从海量数据提取业务相关信息;
★ 能从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密,可体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
报考条件(满足任一即可报名)
获得CDA Level Ⅰ认证证书;
本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
考试内容
PS:请提前安装好相关软件,如:SQL、PYTHON、SPSS、R等,进行案例操作分析,案例数据将统一提供CSV文件,考点请参考CDA Level Ⅱ建模分析师考试大纲。
相关课程
CDA Level II
大数据分析师
▶ 政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。
能掌握什么技能?
★ 掌握Python和Linux操作系统;
★ 运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件,从海量数据中提取相关信息;
★ 使用python和相关机器学习算法,形成严密的大数据分析报告。
报考条件(满足任一即可报名)
获得CDA Level Ⅰ认证证书;
本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
考试内容
PS:具体准备请见考试大纲的详细说明,考点请参考CDA Level Ⅱ大数据分析师考试大纲。
相关课程
CDA Level III
数据科学家
▶ 政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。
能掌握什么技能?
★ 掌握更高级的前沿技术,包括计算机科学技术、高性能数据处理、大数据架构、深度学习、数据治理、项目管理等;
★ 负责制定企业数据发展战略,发现企业数据价值,提升企业运行效率;
★ 带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理,建立内外部数据的连接;
★ 具有数据规划的能力。
报考条件(满足任一即可报名)
获得CDA Level Ⅱ认证证书;
本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;
本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。
考试内容
PS:第一阶段考试通过者,才有资格参与第二阶段面试。考点请参考CDA Level Ⅲ大数据分析师考试大纲。
相关课程
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)
证书报考流程
不想被外界困难打倒的关键在于自我提升,不要给自己设定障碍,预备好自己,随时抓住任何机会。
“CDA数据分析认证”让你成为行业的领跑者,用一门新技能告别危机和低谷。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08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 ...
2025-09-04