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                CDA數據分析師認證等級

                發布時間:2018-07-05 來源:查成績網 歸屬:分析師

                CDA(Certified Data Analyst),亦稱“CDA數據分析師”,指在互聯網、零售、金融、電信、醫學、旅游等行業專門從事數據的采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。CDA秉承著總結凝練最先進的商業數據分析實踐為使命,明晰各類數據分析從業者的知識體系為職責,旨在加強全球范圍內正規化、科學化、專業化的大數據及數據分析人才隊伍建設,進一步提升數據分析師的職業素養與能力水平,促進數據分析行業的高質量持續快速發展。

                “CDA數據分析師認證”是一套專業化,科學化,國際化,系統化的人才考核標準,分為CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、電商、醫療、互聯網、電信等行業大數據及數據分析從業者所需要具備的技能,符合當今全球大數據及數據分析技術潮流,為各界企業、機構提供數據分析人才參照標準。經管之家為中國區CDA數據分析師認證考試唯一主辦機構,于每年6月與12月底在全國范圍舉辦線下數據分析師考試,通過考試者可獲得CDA數據分析師認證證書。

                三、CDA數據分析師認證等級標準如下:

                級別 Level I
                (業務分析師)
                Level II
                (建模分析師)
                Level II
                (大數據分析師)
                Level III
                (數據科學家)
                理論
                基礎
                統計學、概率論基礎知識 統計學、概率論和數理統計、多元統計分析、時間序列、數據挖掘 統計學、概率論、JAVA基礎、Linux基礎、數據挖掘基礎 統計、大數據、數據挖掘、機器學習和商業智能
                軟件
                要求
                必要:Excel、SQL、 
                可選:SPSS、SAS、R等
                必要:Excel、SQL
                可選:SPSS MODELER、R、Python、SAS等
                必要: SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout 、Hive、Spark等
                可選:RHadoop、 Habse、ZooKeeper等
                必要:Excel、SQL
                可選:R、SAS、Python、Hadoop等
                分析方
                法要求
                掌握數據的基本預處理方法,數據分析法(描述性統計分析,推斷性統計分析,線性回歸分析,Logistic回歸,方差分析等);市場調研(數據報告),精益化管理。 除掌握基本數據處理及分析方法以外,還應掌握高級數據分析及數據挖掘方法(多元線性回歸法,生存分析法,神經網絡,決策樹,判別分析法,主成分分析法,因子分析法,典型相關分析,聚類分析法,關聯規則,支持向量機,bagging,boosting等)和可視化技術。 熟練掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql數據庫的原理及特征,并會運用在相關的場景;熟練運用mahout、spark提供的進行大數據分析的數據挖掘算法,包括聚類(kmeans算法、canopy算法)、分類(貝葉斯算法、隨機森林算法)、主題推薦(基于物品的推薦、基于用戶的推薦)等算法的原理和使用范圍 除掌握數據分析和挖掘的方法之外,還需了解計算機編程技術,機器學習,人工智能,大數據分析架構以及業務分析方法,包括戰略分析,產品管理,風險管理、客戶關系管理,項目管理,運營管理等結合具體行業的業務分析方法。
                業務分
                析能力
                熟知業務,能夠根據問題業務指標提取公司數據庫中相關數據,進行整理、清洗、處理,通過相應數據分析方法,結合軟件平臺應用完成對數據的分析和報告。 可以將業務目標轉化為數據分析目標;熟悉常用算法和數據結構,熟悉企業數據庫構架建設;針對不同分析主體,可以熟練的進行維度分析,能夠從海量數據中搜集并提取信息;通過相關數據分析方法,結合一個或多個數據分析軟件完成對海量數據的處理和分析。 熟悉hadoop+hive+spark進行大數據分析的架構設計,并能針對不同的業務提出大數據架構的解決思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平臺上Spark MLlib、SparkSQL的功能與應用場景,根據不同的數據業務需求選擇合適的組件進行分析與處理。并對基于Spark框架提出的模型進行對比分析與完善。 帶領數據團隊,能夠將企業的數據資產進行有效的整合和管理,建立內外部數據的連接;熟悉數據倉庫的構造理論,可以指導ETL工程師業務工作;可以面向數據挖掘運用主題構造數據集市;在人和數據之間建立有機聯系,面向用戶數據創造不同特性的產品和系統;具有數據規劃的能力。
                結果展
                現能力
                能夠形成邏輯清晰的報告,傳遞分析結果,對實際業務提出建議和策略。 報告體現數據挖掘的整體流程,層層闡述信息的收集、模型的構建、結果的驗證和解讀,對行業進行評估,優化和決策。 報告能體現大數據分析的優勢,能清楚地闡述數據采集、大數據處理過程及最終結果的解讀,同時提出模型的優化和改進之處,以利于提升大數據分析的商業價值。 報告形式多樣化,圖文并茂,邏輯嚴密。為企業數據資產管理提供詳細方案,對企業發展提供數據規劃策略。

                CDA Level Ⅰ:業務數據分析師

                專指政府、金融、電信、零售等行業前端業務人員;從事市場、管理、財務、供應、咨詢等職位業務人員;非統計、計算機專業背景零基礎入行和轉行就業人員。CDA Level Ⅰ業務數據分析師需要掌握概率論和統計理論基礎,能夠熟練運用Excel、R、SPSS、Python等一門專業分析軟件,有良好的商業理解能力,能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析,并得出邏輯清晰的業務報告。

                CDA Level Ⅱ:建模分析師

                一年以上數據分析崗位工作經驗,或通過CDA Level Ⅰ認證。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。在Level Ⅰ的基礎上更要求掌握多元統計、時間序列、數據挖掘等理論知識,掌握高級數據分析方法與數據挖掘算法,能夠熟練運用SPSS Modeler、PYTHON、R 、SAS等至少一門專業分析軟件,熟悉適用SQL訪問企業數據庫,結合業務,能從海量數據提取相關信息,從不同維度進行建模分析,形成邏輯嚴密能夠體現整體數據挖掘流程化的數據分析報告

                CDA Level Ⅱ:大數據分析師

                一年以上數據分析崗位工作經驗,或通過CDA Level Ⅰ認證。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與云端大數據的人員。在Level Ⅰ的基礎上要求掌握JAVA語言和linux操作系統知識,能夠掌握運用Hadoop、Spark、Storm等專業大數據架構及分析軟件,從海量數據中提取相關信息,并能夠結合R、python等軟件,形成嚴密的數據分析報告。

                CDA Level Ⅲ:數據科學家

                三年以上數據分析崗位工作經驗,或通過任意一門CDA Level ⅠI認證。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業數據分析資深人員。在同時具備Level Ⅰ和Level ⅠI三門科目要求的基礎上,掌握更高級的前沿技術,包括計算機科學技術,高性能數據處理,大數據架構,機器學習,深度學習,數據治理等。并能夠負責制定企業數據發展戰略,發現企業數據價值,提升企業運行效率,增加企業價值。能夠帶領數據團隊將企業的數據資產進行有效的整合和管理,建立內外部數據的連接;具有數據規劃的能力。


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