數據分析師

這是一個用數據説話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據蒐集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。

與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地瞭解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

此外，對於新聞出版等內容產業來説，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客户服務的關鍵職能。

數據分析師證書是為了適應大數據時代要求，加強正規化、專業化、職業化的數據分析師人才隊伍建設，進一步提升我國數據分析師的職業素質和能力水平，涉及行業包括互聯網、金融、諮詢、電信、零售、醫療、旅遊等，涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、諮詢、投資、研發等，旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。 ^[2] 

面向範圍：人人皆需的職場數據思維與通用數據技能

1. 零基礎就業轉行者、應屆畢業生

2. 產品、運營、營銷等業務崗與研發、技術崗在職者

3. 企業創始人、經理人、管理諮詢類崗位從業者

崗位去向：商業（業務）分析師、初級數據分析師、（數據）產品運營、（數字）市場營銷、數據專員等

考試時間：120分鐘 ^[2] 

面向範圍：企業數字化發展中必備的數據分析流程與技能。

1. 產品、運營、營銷等業務部門與研發、中台、技術類部門數據分析相關崗位在職者。

2. 數字化轉型企業創始人與數字化流程中相關負責人。

崗位去向：數據分析師、（數據）產品運營經理、（數字）營銷經理、風控建模分析師、量化策略分析師、數據治理（質量）等

考試時間：150分鐘； ^[2] 

面向範圍:企業數字化發展中必備的高級數據分析方法與技術。

1. 業務崗與技術崗從事數據分析、數據挖掘、機器學習等技術在職提升者。

2. 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等。

崗位去向:高級數據分析師、機器學習工程師、算法工程師、數據科學家、首席數據官等 ^[2] 

PART 1 數據分析概述與職業操守(佔比3%)

PART 2 數據結構(佔比15%)

PART 3 數據庫基礎(佔比17%)

PART 4 描述性統計分析(10%)

PART 5 多維數據透視分析(10%)

PART 6 業務數據分析(30%)

PART 7 業務分析報告與數據可視化報表(15%) ^[2] 

PART 1 數據採集與處理(佔比12%)

PART 2 數據模型管理(佔比3%)

PART 3標籤體系與用户畫像(佔比5%)

PART 4 統計分析(佔比25%)

PART 5 數據分析模型(佔比40%)

PART 6 數字化工作方法(佔比15%) ^[2] 

PART 1 數據挖掘概論(佔比15%)

PART 2 高級數據處理與特徵工程(佔比25%)

PART 3 自然語言處理與文本分析(佔比20%)

PART 4 機器學習算法(佔比40%)

PART 5 機器學習實戰(案例操作部分) ^[2] 

報考CDA LevelⅠ和Level Ⅱ會發送《考試大綱》、《CDA數據分析師備考手冊》(包含：《考試大綱》、《考試大綱解析》、《模擬考試題》三份資料；報考Level Ⅲ成功後會發送《考試大綱》、《模擬考試題》兩份資料)。 ^[1-2]