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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 数据分析师(CDA)专版
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2022-12-27
大家好,不知道学理论经济学的同学会不会有跟我一样的困惑,现阶段,如果只具备理论知识不懂实操,在找实习和工作的时候是非常吃亏的,所以为了解决这个问题,我做了一些努力,可能获得了一些经验,分享给有同样困惑的朋友们~我的目标比较明确,就是提升实操技能和数据分析能力,毕业之后想努力往互联网数分类岗位或金融分析类岗位靠拢。因为学校的课程以理论知识为主,再加上专业毕竟有一定偏差,所以为了尽可能地提升数据分析知识技能,也为了更多接触实操的内容,我决定通过考证的方式督促自己学习,同时也能接触到一些实习的机会、了解当下就业市场上数据分析岗位具体的要求。

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目前,因为国内数据分析市场正处于快速扩张发展的阶段,所以市面上数据分析类的考试有一些,但是性价比差别比较大,需要认真筛选。而在综合比对了认证机构的权威性、成立时间长短以及考试费用和内容设置之后,在几个相对知名的认证考试中,我毫不犹豫地选择了CDA数据分析考试


我主要考虑了以下几个点,也算是简单给大家介绍一下CDA认证的优势


1.基本配置合理完善


  • CDA认证自2013年设立以来,到目前为止已经有近十年的认证教育经验,由国内外知名机构深度合作,认证标准由国际数据领域的专家、学者及企业机构共同制定并逐年更新,具备十分完善的教育教学体系和理念。



  • 考试时间设置也非常合理。CDA一共分成三个等级,Level I和LevelII都是随报随考,全国70多个城市均有考点,只有LevelIII是一年只能有四次机会,分别为3月、6月、9月、12月的最后一个周六,这种设置在我的认知里是比较少见的,体感对考生十分友好!



2.社会认可度高


  • 由于我利用专业技能求实习、今后往职业道路发展的目标是比较明确的,因此在选择认证考试的时候,证书在企业和社会的认可度也是我考虑的一个重要因素。CDA目前在数据分析领域应当是国内认可度最高的一项资格认证,主要体现在两个方面。



  • 一是相关岗位招聘方的认可。目前市面上有不少企业都在招聘信息上标注了考取CDA认证为加分项,除了一些传统的技术型强企以外,还包括不少跨行跨业的知名公司,这也再一次侧面说明了目前市场上对于数据分析技能的重视程度。

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二是企业合作方面的认可。CDA目前已与国内外100多家企业达成了合作,包括宝马金融、中债资信、招商银行总行、华为总部、苏宁集团、北京电信、中国银行苏州分行等,在各大企业均组织过统一的认证培训及考试。CDA认证已经得到越来越多企业的认可,不断深化成为企业的人才评价标准,除了企业的引进认可, CDA证书也获得过经济日报、中国共青团网等的推荐,是国内数据分析领域受认可度最高的证书。


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三是CDA有专业的教材评定委员会——CDA数据科学研究院,该委员会的成员均是业内知名专家,11月,CDA刚推出了最新认证考试的教材——《精益业务数据分析》,而且难能可贵的是,这本书除了是一本专业的考试教材,也适用于数据分析从业人员和入门者,更是一个基础知识合集!


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关于备考,我觉得每个人的水平和程度不同,所以我的经验仅供参考,有几块知识内容我觉得是需要注意的,分享给大家。



1.统计分析

统计学是数据分析的基础,我因为专业就是统计学,再加上LevelI以概念内容为主,所以准备起来相对容易,相当于复习了一遍专业知识,如果没有系统学过统计学相关知识,我觉得有几个内容比较重要,可以参考准备。


  • 基本的统计量:均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等
  • 概率分布:几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等
  • 总体和样本:了解基本概念,抽样的概念
  • 置信区间与假设检验:如何进行验证分析
  • 相关性与回归分析:一般数据分析的基本模型
  • 上述内容对于Level I基本可以全覆盖,但如果想要进一步掌握或更快地能够上手实操,建议可以掌握一些主流算法理论,包括线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、关联分析、聚类、协同过滤、随机森林等。

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2.可视化辅助工具

可视化辅助工具主要分成编程和非编程两类,对于Level I学员,主要掌握以下两种的概念逻辑和简单实操基本可以覆盖大多数内容。



  • Excel:Excel是十分强大的一款处理工具,它的功能远不止简单的表格处理,例如创建专业的数据透视表和基本的统计图表等,它的数据处理量极大,除了当成数据库,更可以被当成数据可视化工具。
  • BI工具:近几年冒出来的BI工具,如TB、qlk都强调可视化,一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos,成熟的BI工具如FineBI (国内)和 Tableau(国外),基础的技能应用,都很推荐,例如tableau,在可视化探索分析方面的应用是非常不错的,但缺点就是在数据量较多的时候应用性能比较差。



3.Python

了解过Python朋友们应该都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等,这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。如果你不知道数据分析该学什么工具,就直接学python吧,万能语言学了不亏~



4.数据库

Level I的考试中会涉及少数数据库的知识内容,所以如果是为了Level I的考试,这块儿不是重点,但也需要掌握一些基本的概念知识内容~


Level I的内容以概念为主,所以对于程度和背景较好的同学来说真的完全不成问题,我的复习时长算是中等,毕竟在校生确实相对时间比较充裕,再加上我还是希望除了考试我更能学习到本质的内容,所以大概复习了两个月。



关于备考时间安排,我是报了培训班的,就是CDA认证自己的考培班,我觉得报班与否还是看个人的情况~我是想要更细致地学习知识内容,而且我的自律性较差,有专业的老师督促我学习确实效率会大大提升,并且我觉得特别有用的是备考群,有任何问题都可以在群里提问,老师和大佬都会回答,对于解决实操问题特别有用!!!感谢备考群里各位大神的帮助!


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如果大家想要更细致地了解CDA认证,可以随时问我,或者也可以直接咨询CDA的老师,老师们都会耐心地回答所有问题~希望大家都能学有所成、学有所获!

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2022-12-27 10:57:21
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2022-12-27 11:42:31
感谢楼主分享
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2022-12-27 12:35:10
谢谢分享
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2022-12-27 12:59:36
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2022-12-27 14:34:05
点赞感谢分享
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