CDA认证标准及课程体系
时间:2014-12-31 来源:广东数据分析师网 浏览数:
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CDA数据分析师认证标准来源于协会成员长年从事数据分析教育与工作的经验和实践，对数据分析行业的研究，对数据分析教育的不断完善开发，从而总结出来的一套专业化，科学化，规范化，系统化的标准来认证什么样的人才才是合格的CDA数据分析师。数据分析的能力与工作的对接：
CDA数据分析师分为三个等级，如下：
根据"CDA协会"认证标准，推出职业“CDA数据分析师”系列课堂！
【培训目标】
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Level I |
Level II |
Level III |
| 理论基础 | 统计学基础、概率论和数理统计、数据库等 | 统计学、概率论和数理统计、计量经济学、多元统计分析、数据库、数据挖掘（DM）和商业智能（BI）等 | 统计学、概率论和数理统计、计量经济学、多元统计分析、数据库、数据挖掘（DM）、商业智能（BI）、Unix操作系统,和Hadoop分布式系统等 |
| 软件要求 |
必要：Excel 可选：SPSS、EViews、Access等 |
必要：Excel、SPSS、SQL 可选：Matlab、SASEG、R；MySQL、Oracle； Network、Pajek等 |
必要：VBA、SAS base、em；Oracle、Hadoop、HQL 可选：R、Amos; Network、Pajek； Unix bash、python等脚本语言 |
| 分析方法要求 | 掌握数据的简单预处理；基本数据分析法（常用统计检验方法； 描述性统计分析，推断性统计分析，线性回归分析，方差分析等）；市场调研（问卷调查） | 除掌握基本数据分析方法以外，还掌握高级数据分析方法（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等） | 除掌握基本数据分析方法以外，还掌握高级数据分析方法和数据挖掘模型（回归分析法、Logistic模型、贝叶斯统计分析、时间序列、Panel Data、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等）和可视技术 |
| 业务分析能力 | 了解业务，能够提取简单数据，通过基础的数据分析方法，结合Excel等软件完成对数据的处理与分析 | 熟悉业务，熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设，能够搜集并提取海量数据，通过高级的数据分析方法，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 | 精通业务，精通常用算法和数据结构，精通企业数据库构架建设和优化，能够细分市场、建立目标，搭建企业经营分析系统，挖掘和提取海量数据，精通多个数据分析软件，对海量数据进行处理与分析，能够独立解决每一细分市场业务问题 |
| 结果展现能力 | 能够形成清晰的报告，传递分析结果，对实际业务提出建议 | 报表最终结果形式多样化，图文并茂，层次明晰，能够充分解读数据并对实际业务作出指导性工作 | 报表最终输出结果形式多样化，图文并茂，结构清晰，主次分明，结合业务能够充分解读数据，对行业进行研究、评估和趋势分析，为企业优化战略决策 |
根据"CDA协会"认证标准，推出职业“CDA数据分析师”系列课堂！
【培训目标】
- 能够掌握数据分析基础理论和常用分析法，并能结合专业数据分析软件完成数据分析工作。
- 能够掌握数据分析和数据挖掘高级算法，操作相关软件应用于实际案例。
- 能够将数据分析技能与具体业务结合，结果输出，报表设计。在学习工作中独立完成数据分析工作并解决问题。
- 本课程从理论到应用，系统进阶，由浅入深，偏于实际应用。
- 培训后可参加CDA数据分析师等级考试。
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