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雷达卡
一、行业背景：
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。2019世界人工智能大会发布，全国AI&大数据人才需求呈快速增长态势，今年约为4年前的12倍。麦肯锡公司的研究预测，可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师的人才缺口高达到150万。数据分析将成为2020年最热门的技能。
作为一个数学和统计学的强国，数据分析、大数据和人工智能在中国仍属于朝阳行业，数据人才非常紧缺，竞争也越来越大。企业如何更好的找到优秀的人才？数据人才如何更好满足企业的需求？在这样一个以数据驱动的时代，人才的培养与考核至关重要。
13年至今，经过CDA数据分析师培训与考核的人才已遍布在世界范围各行各业，包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等。“CDA数据分析师”人才队伍秉承着CDA职业道德准则，发挥着专业技能，已成为科技飞速发展的核心力量。
二、CDA数据分析师简介：
CDA(Certified Data Analyst)，亦称“CDA数据分析师”，指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。
“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CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流，为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构，于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
[size=0.83em]2020-2-14 10:52:58 上传下载附件 (94.95 KB)
CDA Level II：建模分析师。一年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证。专指金融、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、机器学习等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS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，能从海量数据提取相关信息，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。
Level Ⅱ建模分析师：客观题（单选60题+多选30题+内容相关题10题），上机答题；120分钟，案例操作，闭卷，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：PYTHON，SQL,SPSS MODELER,R,SAS,WEKA,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。
内容涵盖：数据挖掘理论基础 20%，数据预处理 25%，预测型数据挖掘模型 40%，描述型数据挖掘模型 15%。
理论基础
统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、数据挖掘、机器学习
软件
要求
必要：Excel、SQL可选：PYTHON、R、SPSS MODELER、SPARK等
分析方
法要求
熟练掌握Python工具，Linux&Ubuntu操作系统，掌握Hadoop集群搭建；熟悉并运用MySQL数据库、HBase、Hive数据仓库、Sqoop；熟练运用Spark及Spark MLlib算法库进行大数据分析；掌握机器学习相关算法，包括无监督算法（Apriori、FP-Growth、聚类算法）、有监督学习算法（决策树、SVM、贝叶斯、集成算法、神经网络、协同过滤）等算法的原理和使用方法。
业务分
析能力
熟悉Hadoop+Hive+Spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握Hadoop+Hive+Spark平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。
结果展
现能力
报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。
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