CDA數(shù)據(jù)崗位模型：

基于CDA多年的數(shù)據(jù)分析教學(xué)經(jīng)驗以及對當(dāng)下企業(yè)數(shù)據(jù)相關(guān)崗位、薪資待遇的調(diào)查研究，總結(jié)出來了一套職場“崗位模型”。最左側(cè)是經(jīng)典的CDA LEVEL 1 2 3等級標(biāo)準(zhǔn)，每個等級對應(yīng)企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)崗位及薪資范圍。圖片中部為對應(yīng)崗位的技能列表，即勝任某一崗位需要擁有什么樣的能力。最后側(cè)是該技能對應(yīng)的CDA精英學(xué)院課程。CDA等級標(biāo)準(zhǔn)還規(guī)定了各個級別的能力概要，如下表所示：

【CDA等級認(rèn)證考試大綱】

CDA  Level I ：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師。專指政府、金融、電信、零售等行業(yè)前端業(yè)務(wù)人員；從事市場、管理、財務(wù)、供應(yīng)、咨詢等職位業(yè)務(wù)人員；非統(tǒng)計、計算機專業(yè)背景零基礎(chǔ)入行和轉(zhuǎn)行就業(yè)人員。CDA Level Ⅰ業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師需要掌握概率論和統(tǒng)計理論基礎(chǔ)，能夠熟練運用Excel、R、Python、SPSS等一門專業(yè)分析軟件，有良好的商業(yè)理解能力，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)問題指標(biāo)利用常用數(shù)據(jù)分析方法進行數(shù)據(jù)的處理與分析，并得出邏輯清晰的業(yè)務(wù)報告。

CDA  Level II：建模分析師。一年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗，或通過CDA Level Ⅰ認(rèn)證。專指政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的人員。在Level Ⅰ的基礎(chǔ)上更要求掌握多元統(tǒng)計、時間序列、數(shù)據(jù)挖掘等理論知識，掌握高級數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘算法，能夠熟練運用SPSS Modeler、PYTHON、R、SAS等至少一門專業(yè)分析軟件，熟悉適用SQL訪問企業(yè)數(shù)據(jù)庫，結(jié)合業(yè)務(wù)，能從海量數(shù)據(jù)提取相關(guān)信息，從不同維度進行建模分析，形成邏輯嚴(yán)密能夠體現(xiàn)整體數(shù)據(jù)挖掘流程化的數(shù)據(jù)分析報告。
 
CDA  Level II：大數(shù)據(jù)分析師。一年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗，或通過CDA Level Ⅰ認(rèn)證。專指政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與云端大數(shù)據(jù)的人員。在Level Ⅰ的基礎(chǔ)上要求掌握J(rèn)AVA語言和linux操作系統(tǒng)知識，能夠掌握運用Hadoop、Hive、Spark等專業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)及分析軟件，從海量數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息，并能夠結(jié)合python等軟件，形成嚴(yán)密的數(shù)據(jù)分析報告。
 
CDA  Level III：數(shù)據(jù)科學(xué)家。三年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗，或通過任意一門CDA Level ⅠI認(rèn)證。專指政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)數(shù)據(jù)分析資深人員。掌握前沿AI相關(guān)技術(shù)，負(fù)責(zé)制定企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)價值，提升企業(yè)運行效率，增加企業(yè)價值。能夠帶領(lǐng)數(shù)據(jù)團隊將企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行有效的整合和管理，建立內(nèi)外部數(shù)據(jù)的連接；具有數(shù)據(jù)規(guī)劃的能力。

根據(jù)各等級的要求，適合大家學(xué)習(xí)的方法需要科學(xué)、專業(yè)地規(guī)劃，從“CDA數(shù)據(jù)分析研究院”長年的項目合作和培訓(xùn)經(jīng)驗來看，對于一個零基礎(chǔ)的學(xué)員需要做到以下的步驟來進行系統(tǒng)性的規(guī)劃：

一、自身檢查：是否適合數(shù)據(jù)分析崗位。

       什么樣的人適合做數(shù)據(jù)分析師？

       1. 對數(shù)據(jù)敏感：對數(shù)字不恐懼，經(jīng)常關(guān)注行業(yè)數(shù)據(jù)動態(tài)，能夠從數(shù)據(jù)變化中自行感覺出實務(wù)背后的原因規(guī)律。

       2. 抗壓力與耐性：在處理數(shù)據(jù)中需要強大抗壓力和耐心。與數(shù)據(jù)打交道需要你愛上數(shù)據(jù)而不是排斥數(shù)據(jù)。

       3. 自學(xué)能力強：在數(shù)據(jù)分析的過程中需要經(jīng)常自行研究學(xué)習(xí)一些新的思路和方法，不斷修正，不斷更新。

二、 從入門到精通系統(tǒng)學(xué)習(xí)

       CDA數(shù)據(jù)分析研究院師資團提供的科學(xué)學(xué)習(xí)規(guī)劃如下：

       1. 統(tǒng)計概率基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)分析行業(yè)分析，數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典流程，數(shù)據(jù)的描述性分析，數(shù)據(jù)的推斷性分析，方差分析，回歸分析，多元統(tǒng)計等系列理論課程，唯有掌握原理，方能駕馭工具。

       2. 數(shù)據(jù)分析工具學(xué)習(xí)：根據(jù)等級的要求，一般軟件在學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的應(yīng)用廣泛程度為，學(xué)術(shù)界 ：STATA >R > SPSS >SAS > Matlab； 商業(yè)界：EXCEL> PYTHON>SPSS> R>SAS。上手難度：SAS>PYTHON>R>SPSS>EXCEL工具的選擇不在于多，而在于跟具體問題相結(jié)合，在學(xué)習(xí)的過程中可以選擇1-2門的工具進行熟練使用。參考各大數(shù)據(jù)分析工具的區(qū)別。

       3. 數(shù)據(jù)分析建模：利用工具進行數(shù)據(jù)分析模型、數(shù)據(jù)挖掘算法建模運用，常用的數(shù)據(jù)分析方法有（回歸分析法、主成分分析法、典型相關(guān)分析、因子分析法、判別分析法、聚類分析法、結(jié)構(gòu)方程、Logistic模型等），常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有（時間序列、Panel Data、關(guān)聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法）以及可視化技術(shù)。

       4. 以上三部分皆為數(shù)據(jù)分析硬性技術(shù)，要想熟能生巧需要經(jīng)常在學(xué)習(xí)和工作中運用，不斷改善，不斷優(yōu)化模型，將技術(shù)與具體業(yè)務(wù)結(jié)合起來，經(jīng)過長時間的積累方能成為高級數(shù)據(jù)分析師。