业务分析工程师培训

CDA数据分析师据我了解，主要是三个等级吧一级：适合应届生和初级数据分析岗位从业者，业务分析层面二级：适合中级数据分析从业者，一般入行2-3年，计划向数据挖掘和建模方向发展，建模层面三级：适合数据业务线负责人，具备资深数据分析从业经验，数据科学家层面

大数据前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。大数据的择业岗位有：1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

CDA LEVEL Ⅰ 是针对零基础或基础薄弱欲就业、转行从事数据分析岗位的初学者，也针对有础但不系统欲进一步完整提升技能的职场人员。培训后通过CDA考核认证，可获得CDA数据分析师LEVELⅠ资格证书，成为一名合格的”业务数据分析师“。

CDA Level Ⅰ：业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

CDA Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件，熟悉使用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

CDA Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在Level Ⅰ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合R python等软件，形成严密的数据分析报告。

CDA Level Ⅲ：数据分析专家。五年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师（CA）。数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法， 能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。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。

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、学者及知名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 Level Ⅰ

面向范围：人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

1. 零基础就业转行者、应届毕业生

2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者

3. 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。

1. 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。

2. 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。

1. 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。

2. 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

CDA含金量比较高，由中国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。

“CDA数据分析师培训”是根据CDA数据分析师认证体系标准而设立的一套专业化、科学化、系统化的学习方案。培训内容不仅包含认证标准中的技能知识要求，还有着企业环境中的真实项目和案例，能满足不同层次的学员需求，使学员能学到真本事技能并能够落地运用，实现商业价值。

想要了解更多关于cda的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。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。

大数据前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

CDA Level Ⅰ：业务数据分析师CDA Level Ⅱ：建模分析师CDA Level Ⅱ：大数据分析师CDA Level Ⅲ：数据科学家

数据分析师考试科目有这些：

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

1. 零基础就业转行者、应届毕业生

2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者

3. 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 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

面向范围：企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。

1. 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。

2. 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 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

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。

1. 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。

2. 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

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）

数据分析师考试评价目标：cda数据分析师课程理论知识直接应用于项目数据分析和投资决策工作，根据项目决策的需要，对项目各种相关数据进行精算和评估。

想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。