一、CDA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数据分析师面向商业职场数据分析,分为三个等级,在国内由经管之家(原人大经济论坛)主办认证考试,通过考试者可以获得CDA数据分析师认证证书,此证书代表数据分析师人才技能水平,为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。资料来源:百度百科-CDA数据分析师备考指南 链接
二、CDA数据分析师职业成长路线
**![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190222161233955.jpg?x-oss-
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**第一阶段:业务数据分析师(数据专员、数据运营)
理论基础: 概率论、统计学理论基础
软件要求: Excel、SQL(必要)& SPSS、R、Python、SAS等(可选)
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、降维分析、时间序列等)
- 市场调研(数据报告)
- 精益化管理
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。
结果展示能力:
能够形成逻辑清晰的报告,传递分析结果,对实际业务提出建议和策略。
第二阶段:建模分析师(数据分析师、数据挖掘工程师)
理论基础: 统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘(DM)
软件要求: Excel、SQL(必要)& SPSS Modeler、R、Python、SAS、Weka等(可选)
分析方法要求:
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、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、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。
业务分析能力:
- 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,熟悉企业数据库架构建设
- 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
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。
第三阶段:大数据分析师(大数据工程师、算法工程师)
理论基础: 统计学、概率论、数据库、数据挖掘、Java基础、Linux基础
软件要求: SQL、Hadoop、HDFS、MapReduce、Mahout、Hive、Spark(必要)&
RHadoop、Hbase、Zookeeper、Pig等(可选)分析方法要求:
- 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
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+Tableau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:
报告能体现大数据分析的优势,能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读,同时提出模型的优化和改进之处,以利于提高大数据分析的商业价值
第四阶段:数据科学家
理论基础: 统计学、大数据、数据挖掘、机器学习和商业智能
软件要求: Excel、SQL(必要)& R、Python、SAS、SPSS、Hadoop等
分析方法要求:
除掌握数据分析和数据挖掘的方法之外,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法。业务分析能力:
- 带领数据团队,能够将企业的数据资产进行有效整合和管理,建立内外部数据的连接
- 熟悉数据仓库的构论理论,可以指导ETL工程师业务工作
- 可以面向数据挖掘运用主题构造数据集市
- 在人和数据之间建立有机联系,面向用户数据创造不同特性的产品和系统
- 具有数据规划的能力
** 结果展现能力: **
- 能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理
- 报告能对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力,为企业发展提供全方面数据支持
学习资料:
1.CDA LEAVE1 业务数据分析师备考手册(密码:cda1) 链接
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H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
链接: link.
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带尺寸的图片:
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居中并且带尺寸的图片:
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.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
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电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
使用:---------:
居中
使用:----------
居左
使用----------:
居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:
TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
一个具有注脚的文本。2
Markdown将文本转换为 HTML。
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
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这将产生一个流程图。:
我们依旧会支持flowchart的流程图:
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mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎