CDA数据分析师认证考试.doc
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1、CDA数据分析师认证考试一、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。麦肯锡公司的研究预测称,到2018年,在“具有深入分析能力的人才”方面,美国可能面临着14万到19万的缺口,而“可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师” 缺口则会达到150万。数据科学家将成为2017年最热门的职业。作为一个数学和统计学的强国,数据分析、数据挖掘和大数据价值挖掘在中国仍属于朝阳行业,数据分析人才仍然比较稀缺。数据积累越来越多,期待解决分析的数据问题也越来越多,人们逐渐习惯的使用数据作为决策的重要参考依据。据艾瑞的研究报告,未来与数据分析相关的就业岗位会在1000万左右,而目前来说
2、国内的合格的数据分析师不足5万,建立一个科学有效的数据分析师培训体系迫在眉睫。在这样一个以数据驱动的时代,在社会缺少专业系统的人才培养与认证机制的时代,CDA数据分析师应运而生。美国注册数据分析师协会(CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE)推出CDA数据分析师LEVEL资格标准,经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试主办机构,并根据标准制定了规范的人才培养与考试认证机制。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
3、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 LEVEL,LEVEL ,LEVEL ,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
4、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。三、CDA数据分析师认证等级标准如下:级别Level I(业务分析师)Level II(建模分析师)Level II(大数据分析师)Level III(数据科学家)理论基础统计学、概率论基础知识统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘统计学、概率论、MySQL基础、JAVA基础、Linux基础、数据挖掘基础统计、大数据、数据挖掘、机器学习和商业智能软件要求必要:Excel、SQL、可选:SPSS、SAS、R等必要:Excel、SQL可选:SPSS MOD
5、ELER、R、Python、SAS等必要: SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout 、Hive、Spark tableau等可选:RHadoop、 Habse、ZooKeeper、Pig必要:Excel、SQL可选:R、SAS、Python、Hadoop等分析方法要求掌握数据的基本预处理方法,数据分析法(描述性统计分析,推断性统计分析,线性回归分析,Logistic回归,方差分析等);市场调研(数据报告),精益化管理。除掌握基本数据处理及分析方法以外,还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法(多元线性回归法,生存分析法,神经网络,决策树,判别分析法,主成分分析法,因子分析法
6、,典型相关分析,聚类分析法,关联规则,支持向量机,bagging,boosting等)和可视化技术。熟练掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql数据库的原理及特征,并会运用在相关的场景;熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法,包括聚类(kmeans算法、canopy算法)、分类(贝叶斯算法、随机森林算法)、主题推荐(基于物品的推荐、基于用户的推荐)等算法的原理和使用范围除掌握数据分析和挖掘的方法之外,还需了解计算机编程技术,机器学习,人工智能,大数据分析架构以及业务分析方法,包括战略分析,产品管理,风险管理、客户关系管理,项目管理,运营管理等结合具体行业的业务分析方
7、法。业务分析能力熟知业务,能够根据问题业务指标提取公司数据库中相关数据,进行整理、清洗、处理,通过相应数据分析方法,结合软件平台应用完成对数据的分析和报告。可以将业务目标转化为数据分析目标;熟悉常用算法和数据结构,熟悉企业数据库构架建设;针对不同分析主体,可以熟练的进行维度分析,能够从海量数据中搜集并提取信息;通过相关数据分析方法,结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。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+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的
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