国内CDA数据分析师的考试认证值得考吗？

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国内CDA数据分析师的考试认证值得考吗？

经过多方印证，不值得考

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随着各行各业对数据分析需求的日益增长，诞生了很多数据分析相关岗位，该职位也越来越吃香很多小伙伴也想要转行做数据分析，当前国内是否有推荐的数据分析师证书呐？CDA数据分析师考试认证值得考吗？下面我想从 CDA是什么+CDA重要吗+CDA怎么考三方面来回答题主的问题哈希望可以为小伙伴们答疑解惑哈~~

1 CDA是什么？

目前国内数据分析师大概三类： CDA数据分析师（Certified Data Analyst）、CPDA数据分析师（Certified Projects Data Analyst）、BDA数据分析师（Business Data Analysis）

数据分析师有三个方向（CDA CPDA BDA），为什么要选择CDA呐？

CDA具有价值 ：CDA认证从事数据分析相关行业的人来说是非常具有价值的，在大数据的时代背景下，数据分析在各行各业都扮演着举足轻重的角色，CDA在国内获得了广泛的认可；

CDA代表能力 ：获得CDA数据分析师证书，代表通过了理论考试（数据分析的基本概念、方法和工具）和实践案例（数据清洗、数据处理、数据可视化和数据解读）部分的考试，证明你有一定的数据分析能力，可以增加职场综合竞争力~~

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。CDA 认证标准由数据科学领域的专家、学者及众多企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的中立性、共识性、前沿性。通过CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。

2 CDA重要吗？

CDA数据分析师很重要，很有必要考，含金量非常不错！！CDA数据分析师证在求职阶段可以增加自身竞争力，有助于小伙伴们找个更好、更加高薪的工作！！

首先我们来看下数据分析师工资的历年变化与整体分布情况哈： 大数据分析师近五年来工资是具有明显的上升趋势；在全国的平均月薪为¥23,098，中位数为¥22,930，其中¥22k-30k工资占比最多，约20%。所以数据分析师这个职位从待遇上来说还是很不多滴！！！

其次我们来看下数据分析师的任职要求： 从招聘网站可以明显看出，各行各业企业更加注重的是数据分析师拥有的 专业技能、严谨思维、综合能力 。专业性技能主要包括数据分析、代码编程、统计建模等。当然，数据分析不单单是编程软件和数据库语言的简单结合，还必须兼顾统计建模、模型构建等，通过数据分析软件来构建相应的模型，真正地去挖掘数据潜在的价值，将数据资产的作用最大化！！！然而，数据分析师证书是求职者数据分析能力更好的证明，为小伙伴们的求职锦上添花！！！（很多政府性企业项目招标时都需要提供CDA证书，把这个作为重要资质，所以CDA 证书是一个很好的加分项哦~~）

从数据分析师任职要求看的出来对求职者的 专业性要求、编程语言、统计建模、发现/分析/解决问题 的要求还是很高的。对于想要转行做数分但是零基础或者时间紧的小伙伴们，还是建议大家可以选择一个培训课程，找个专业的老师带领找到正确的 学习框架+思路+方案 ，学起来才会事半功倍~~对于培训课程线下的就不做推荐了，线下一般都很贵！给小伙伴们推荐个线上的吧，链接放在下面啦，机会总是留给有准备的人哦~~

3 CDA怎么考？

3.1 CDA 认证考试三等级

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

零基础就业转行者、应届毕业生
产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
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

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。

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。
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

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。

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。
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

3.2 CDA 认证考试大纲

CDA Level I ： 《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： 《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： 《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%）

3.2 CDA 认证考试指南

学习计划，清晰明确。初期 ，了解数据分析知识体系与框架+数据分析思维与技能+数据分析行业需求与发展方向，有了初步的框架构想之后，为后期的具体学习奠定了良好的基础； 中期， 开始学习数据库（select、where、group by、if、count/sum、having）+数据库应用（DDL数据定义语言、DML数据操作语言、查询等）+EXCEL可视化等；末期，系统地学习统计学知识+统计建模+数据分析实践等内容~~

知识难点，迎难攻坚 。在准备过程中针对较难的部分进行针对性的学习，找对方向与方法，才能达到事半功倍的效果哦~~我觉得CDA考试大纲较难的部分就是建模部分了！数据分析模型大致可以分为四类。模型（统计类）：时间序列（平稳性、白噪声、纯随机等）、灰色预测、多元线性回归、聚类分析、主成分分析、因子分析、关联分析、方差分析、判别分析等；模型（机器学习类）：逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、随机森林、集成等；模型（数学类）：大数定律、中心极限定律、建设检验、概率分析等；模型（可视化类）：用户画像、用户标签、行为分析、偏好分析、情景分析等

学习氛围，轻松愉快。 良好的学习氛围，也是促进快速高效学习的必要条件哦~~一个人确实可以走的很快，但是却很难走的更远；一群人的共同努力与相互促进，才能走的更远，到达最终理想的目的地！建议想要学习的小伙伴们可以找找相应的学习社群或者参加一些相关的培训，小伙伴们大家一起努力前行~~

去看了下数据分析师的百度指数，其中关于数据分析师培训和考试还是很受关注的哦说明很多小伙伴都还是想要找到学习组织滴！！对了，我看知乎知学堂最近推出的数据分析课程，很是注重学习氛围的构建， 督学互动打卡+极速答疑+社群干货分享 ，非常适合想要学习的小伙伴哦，链接放在下面啦，想试试的小伙伴们赶紧行动起来吧，这波福利错过就没有啦~~

编辑于 2023-08-09 09:17

上官 从事大数据相关教育工作 · Accepted Answer

首先，我想说明一下CDA证书是行业认证，类似金融行业的CFA，CPA证书，国内只有经管之家有举办资质。毋庸置疑，在国内现有行情下行业认证被认可的周期要比政府部门颁发类证书周期要长。所以有些答主在15年的时候表示没有听说过也可以理解，但是在19年的今天可能不太一样了，下面我列举几个企业集体学习CDA数据分析师并参加考试的情况：

2017年中苏宁集团总部数据分析师团队集体组织CDA数据分析R语言的认证培训，并全体参加CDA L1考试，CDA数据分析师证书作为数据团队的技能参考标准之一。