广州CDA数据分析师_CDA数据分析师等级认证考试
广州CDA数据分析师_CDA数据分析师等级认证考试
CDA 数据分析师证书在国内需通过经管之家（ 原人大经济论坛）举办的 CDA 等级认证考试后获得。此证书可作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。
1.1 CDA 等级认证考试
CDA Level Ⅰ： 业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。 CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用 Excel、 SPSS、 SAS 等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
CDA Level Ⅱ： 建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、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数据挖掘的人员。在 Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用 SPSS、 SAS、 Matlab、 R 等至少一门专业分析软件，熟悉适用 SQL 访问企业数据库，结合业务，能从海量数据？取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
CDA Level Ⅱ： 大数据分析师。 两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、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。在 Level Ⅰ的基础上要求掌握 JAVA语言和 linux 操作系统知识，能够掌握运用 Hadoop、 Spark、 Storm 等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合 R、 python 等软件，形成严密的数据分析报告。
CDA Level Ⅲ： 数据分析专家。五年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师（ CA）。数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法， 能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。
CDA 数据分析师证书在国内需通过经管之家（ 原人大经济论坛）举办的 CDA 等级认证考试后获得。此证书可作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。
1.1 CDA 等级认证考试
CDA Level Ⅰ： 业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。 CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用 Excel、 SPSS、 SAS 等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
CDA Level Ⅱ： 建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、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数据挖掘的人员。在 Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用 SPSS、 SAS、 Matlab、 R 等至少一门专业分析软件，熟悉适用 SQL 访问企业数据库，结合业务，能从海量数据？取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
CDA Level Ⅱ： 大数据分析师。 两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、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。在 Level Ⅰ的基础上要求掌握 JAVA语言和 linux 操作系统知识，能够掌握运用 Hadoop、 Spark、 Storm 等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合 R、 python 等软件，形成严密的数据分析报告。
CDA Level Ⅲ： 数据分析专家。五年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师（ CA）。数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法， 能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。
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