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数据分析师证书是为了适应大数据时代要求,加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设,进一步提升我国数据分析师的职业素质和能力水平,涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等,旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。 报考数据分析师证书要求 CDA Level Ⅰ 面向范围:人人皆需的职场数据思维与通用数据技能 1. 零基础就业转行者、应届毕业生 2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者 3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者 岗位去向:商业(业务)分析师、初级数据分析师、(数据)产品运营、(数字)市场营销、数据专员等 考试时间:120分钟 CDA Level II 面向范围:企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。 1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。 2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。 岗位去向:数据分析师、(数据)产品运营经理、(数字)营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理(质量)等 考试时间:150分钟; CDA Level III 面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。 1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。 2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。 岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等 [2] 考试大纲 CDA LEVEL I PART 1 数据分析概述与职业操守(占比3%) PART 2 数据结构(占比15%) PART 3 数据库基础(占比17%) PART 4 描述性统计分析(10%) PART 5 多维数据透视分析(10%) PART 6 业务数据分析(30%) PART 7 业务分析报告与数据可视化报表(15%) [2] CDA LEVEL II PART 1 数据采集与处理(占比12%) PART 2 数据模型管理(占比3%) PART 3标签体系与用户画像(占比5%) PART 4 统计分析(占比25%) PART 5 数据分析模型(占比40%) PART 6 数字化工作方法(占比15%) [2] CDA LEVEL III PART 1 数据挖掘概论(占比15%) PART 2 高级数据处理与特征工程(占比25%) PART 3 自然语言处理与文本分析(占比20%) PART 4 机器学习算法(占比40%) PART 5 机器学习实战(案例操作部分)
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