北京cda大数据分析师自学

CDA考试一定要报班吗？可以自学吗？

CDA考试可以自己学，也可以报班学习。CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，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。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。CDA 行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及*企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。

CDA证书由*成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。随着社会的发展，CDA数据分析师需求会越来越来，CDA数据分析师也会越多越被人认可。

权威性：CDA 认证由行业协会、*企业及业界专家学者共同制定与背书并于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性。

专业性：CDA认证标准符合当今全球数据科学技术潮流，满足各行业数字化发展中对数据相关岗位的人才要求，考试专家命题、评分公平、流程严格，具有高含金量。

认可度：CDA认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括*电信、联通、*人民银行、*银行、*烟草、*电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等。

国际化：CDA与国际*考试服务机构Pearson VUE合作，认证考点覆盖全球。CDA全球会员联盟开放式合作进一步建立企业会员与雇主联盟，具备中立性并逐步成为国际化认证标杆。

CDA Level I 包含以下科目：《职业道德与操守》、《数据库与 SQL 基础》、《统计学（初级）》、《业务数据分析》、《数据可视化》

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%）

CDA Level II 包含以下科目：《数据采集与数据处理》、《统计分析》、《商业策略分析》、《数据治理》

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%）

CDA Level III 包含以下科目：《数据挖掘与高级数据处理》、《自然语言处理与文本分析》、《算法应用与实战》

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）

要了解更多关于数据分析师的问题，可以咨询一下CDA认证中心。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

自学备考CDA数据分析师，需要准备哪些教材？

如果只想单独考证,根据官网公布考试大纲有针对性复习,复习一段时间了做下模拟试题,自己学习肯定要付出更多精力和时间.
例如2级建模方向,官网推荐几本书籍,参考如下:
1.《数据挖掘导论》，蓝色的中文翻译版，书很厚，但是里面的内容挺有用的，大纲解析里没讲明白的地方大多都能在里面找到答案；
2.《机器学习》（西瓜书），阅读难度比《数据挖掘导论》高了一个等级，我是挑着看的；
3.《利用Python进行数据分析》，里面主要教你pandas、numpy等一些基础操作，如果已经会用的则可以略过；
4.《Python机器学习基础教程》，教你怎么用sklearn，你也可以看《机器学习实战》，不过后者我没看过，听说是用python2.7写的；

想考CDA数据分析师，是选择自学还是培训？

具体看个人情况，首先如果你有一定的统计学等数据方面的基础知识，有一定自觉能力，而且非常自律，那你可以选择自学，其次，相对于自学，培训的优势是，培训周期相对较短，同时学习的内容全面系统，遇到基础问题能够在老师的指导下更快的解决，更有学习氛围。所以自学跟培训，看你自己的情况来选择就好。

可以自学大数据分析师然后考取证书吗

可以的,CDA3个等级认证,官网每年都公布*考试大纲和学习资料,只要认真复习和练习,通过率还是蛮高的.
报考条件:
Level I 无要求，皆可报考。
Level II （满足以下之一皆可报名）
1. 获得 CDA Level Ⅰ认证证书。
2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上
3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上
Level III （满足以下之一皆可报名）
1. 获得 CDA Level Ⅱ认证证书。
2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上
3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上

CDA数据分析师培训一般需要多久，一般需要具备哪些基础呢，培训的质量高吗

如果是零基础学习数据分析的话，还是蛮费力的。现在市面上的培训普遍至少三个月，这也仅仅是入门，如果要完全学精通的话，需要结合实际业务做个两年左右。参加数据分析培训可以拥有一块不错的敲门砖，但真正的提升还在于实战，或者先去培训一下，然后找份工作进行实践。
大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。对此，要理解大数据的大的准确含义。大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。大数据中的大绝非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。
想了解更多CDA的学习时间的信息，推荐到CDA数据认证中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、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。

报考CDA数据分析师怎么复习？有哪些参考书籍？

报考的是哪一级？1级我看官网上有推 荐参考书目，还有一个题库呢。1级的参考书目就是他们人大经济论坛出的。书名是：《从零进阶！数据分析师的统计基础》（人大经济论坛 主编 曹正凤 编著）、《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》（人大经济论坛 主编 徐筱刚 编著）、《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》（人大经济论坛 主编 常国珍 编著）。

想报考CDA数据分析师，但没什么数据基础，啃了两个多月的书，感觉好难，怎么破？

没基础完全可以考CDA数据师认证，不过你选择自学，还蛮厉害的，以我过来人的经验来看，你继续自学的话，那还是建议明年报考比较好，时间是长了点，但为了能一次考过，准备全一点更稳妥，还有一个办法就是费点钱，报个CDA的培训课，主要针对考试的知识点，有针对性的备考，学习更有效率，导师会结合不同的实例为你讲解学习点，学到的技能平时工作中也能用上，还有相关的直播课，同期的学员可以在课上互动交流分享，学习完全不会枯燥，有什么难点疑点，都可以跟大家一起讨论，导师也会为你解答，如果按照导师的进度学习跟复习的话，用不了两个月就差不多能报考了。

如何自学成为数据分析师？

大数据时代的到来，意味着数据增长的速度急速攀升。一方面，互联网+的经济模式使得传统行业也迸发出了巨大的数据体量。另一方面，传统互联网企业如今也做的风生水起，产业链不断完善，譬如BAT巨擘，每天产生的数据量非常惊人。

在这样的背景下，数据分析师开始应运而生，并蓬勃发展，而数据分析师也成为当下炙手可热的职位。那究竟应该如何成为一名数据分析师呢。在我看来，数据分析师需要从统计学，分析技能以及业务常识三个方面进行入手学习，这里重点说一下后两者。

首先来说分析技能。

Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，透视表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。

Excel常用于基本的数据描述，并且可以处理的样本量非常有限。而在大数据时代，为了解决海量数据的查询，SQL就应运而生了。SQL基本可以分为增删改查四大模块，其中具体的语法又有where，select等。

除了Excel以及SQL之外，数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础，可以学习SPSS。而如果有编程，建议学习Python以及R。

说完分析技能，我们再来说一下业务知识。

业务知识并不是简单就能学会的，本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而，好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书：《增长黑客》以及《精益数据分析》。

如果有问题，欢迎评论，一同探讨。

备考CDA数据分析师2级认证需要准备什么教材？

教材方面还是以官方的推荐为主吧，我在CDA数据分析的官网查到大概有4本是必读的，1. 经管之家. CDA 数据分析师备考手册（电子版）. 2021. (必读)。2. 数据挖掘：概念与技术（原书第 3 版）[M]. 范明， 孟小峰 译, 机械工业出版社，2012. (必读)。3. 数据挖掘导论（原书第 2 版）[M]. 段磊，张 天庆译, 机械工业出版社，2021. (必读)。4. 周志华. 机器学习[M]. 清华*出版社，2016. (必读)。还有不少是选读的，有时间跟精力建议一起准备，多了解一些总没错的。