第十屆CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試，在2019年6月底圓滿地落下了帷幕。

之前我們采訪了CDA認證考試 Level 1中的幾位優(yōu)秀考生，為大家分享了他們備考中的心路歷程。

今天我們帶來的是Level 2 大數(shù)據(jù)和建模方向中取得優(yōu)異成績的幾位考生，他們當中有學(xué)校在讀的研究生，有入職不久的職場新人，還有經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)工作者，那么他們有怎樣的備考心得體會呢？

下面讓我們來一睹他們的風(fēng)采吧！

LEVEL Ⅱ 大數(shù)據(jù)分析師

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王幸

希望今后能繼續(xù)在大數(shù)據(jù)行業(yè)做些有趣、有意義、有價值的東西出來。

1.目前從事的工作

我目前在江蘇欣網(wǎng)視訊軟件技術(shù)有限公司工作，主要從事電信行業(yè)相關(guān)的大數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)品開發(fā)。

2.報考CDA認證考試的契機

當時我們公司鼓勵員工報名參加CDA考試，我看了大綱后發(fā)現(xiàn)CDA二級大數(shù)據(jù)分析師的考試內(nèi)容相當實用，與當前工作經(jīng)常用到的大數(shù)據(jù)知識非常接近，就果斷報名了。

3.數(shù)據(jù)科學(xué)零基礎(chǔ)的我是如何備考的

我在5月31日報名，大概備考了4周時間。學(xué)習(xí)計劃一般每天是下班回家后學(xué)習(xí)1-2小時左右。

先跟據(jù)考綱要求，把所有考試內(nèi)容系統(tǒng)的過了一遍。對于本來就常用的一些內(nèi)容，例如Hadoop生態(tài)圈的知識，簡單的復(fù)習(xí)就夠了。

對于了解不夠深入的內(nèi)容，例如數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)方面，就查找相關(guān)資料，定點突破。

4. 備考中有哪些知識難點

Spark的基礎(chǔ)原理，RDD、GraphX和MLlib都是有一定難度的，尤其是MLlib部分，對于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)方面還要有一些了解。

5.推薦的書籍和課程

首先就是伴隨著眾多人進入Hadoop世界的《Hadoop權(quán)威指南》，該書也是CDA考試推薦的必讀書目，目前最新版本為第四版。

另外，可以結(jié)合林子雨教授的視頻課程《大數(shù)據(jù)原理與應(yīng)用》來共同學(xué)習(xí)，效果更佳。

如果覺得不過癮，還想深入了解，推薦《Hadoop應(yīng)用架構(gòu)》，該書站在架構(gòu)的高度，詳細闡釋了Hadoop生態(tài)圈諸多工具如何相互配合，形成各種大數(shù)據(jù)分析場景的完整建設(shè)方案。

Spark學(xué)習(xí)推薦同樣是O’Reilly出品的《Spark快速大數(shù)據(jù)分析》，該書對Spark的構(gòu)架和相關(guān)組件作了細致的描述，也是邁入Spark分析領(lǐng)域的基礎(chǔ)指南。只是該書完成較早，Spark 2.x版本尚未發(fā)布，部分考綱內(nèi)容尚未覆蓋。

所以建議同時閱讀林子雨教授編著的《Spark編程基礎(chǔ)》，并結(jié)合配套的林教授的視頻課程《Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》，林教授的書和課程對Spark MLlib的講解和描述非常詳盡，非常值得一看。

6.對備考者們的建議

對于正在從事大數(shù)據(jù)行業(yè)，尤其是Spark相關(guān)工作的同學(xué)來說，由于考試內(nèi)容相當實用，備考內(nèi)容不少就是平時的工作內(nèi)容。所以不用太緊張，跟著大綱過一遍，回顧下自己熟練掌握的內(nèi)容，重點學(xué)習(xí)不夠了解的內(nèi)容，把握重點，定點突破。

對于打算從事大數(shù)據(jù)分析的同學(xué)，CDA也是一個很不錯的進入大數(shù)據(jù)世界機會。建議按照考綱推薦的圖書，有計劃地進行系統(tǒng)性、有深度的學(xué)習(xí)。知其然，更要知其所以然。

另外要知道，大數(shù)據(jù)是一個實用性很強的行業(yè)，學(xué)習(xí)理論的同時一定要多動手。從基本的Linux安裝、Hadoop分布式搭建，擴展到Hadoop生態(tài)圈Hive、HBase、Flume、Spark等項目的部署和使用，都自己動手試試，多踩坑才能學(xué)的更多更深。

7.今后的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃

希望能和公司同事一起，共同努力，在大數(shù)據(jù)行業(yè)做些有趣，有意義，有價值的東西出來。

LEVEL Ⅱ 建模分析師

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郭暢

學(xué)校學(xué)習(xí)的理論知識往往是不夠的，我想以技能傍身，通過CDA認證考試加強自身的學(xué)習(xí)。

1.報考CDA認證考試的契機

我是安徽大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)研一的學(xué)生。我本科也是統(tǒng)計學(xué)專業(yè)，從本科到研究生看著統(tǒng)計學(xué)專業(yè)日益火爆，在統(tǒng)計學(xué)越來越熱門的當今，自己的能力要能匹配專業(yè)的發(fā)展速度。而學(xué)校學(xué)習(xí)的理論知識往往是不夠的，所以想要以技能傍身，通過考證加強自身的學(xué)習(xí)。

由于研一上半學(xué)期接觸到了數(shù)據(jù)挖掘加上導(dǎo)師也是數(shù)據(jù)挖掘方向，導(dǎo)致自己對數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)很感興趣，剛好了解到CDA Level 2建模分析師的考試重點剛好是數(shù)據(jù)挖掘算法和軟件實操，因此決定報考。

2.我是如何備考的

由于是學(xué)生，我的時間比較充裕，考慮到自身對軟件的熟練程度不夠而CDA L2能否通過就取決于實操，所以3月份學(xué)期剛開學(xué)就首先投入到軟件的學(xué)習(xí)中。

（本人對R軟件有一定的基礎(chǔ)就選擇了R）我的備考之路分為四個階段：

一、語言(軟件)的學(xué)習(xí)

實操的重要性剛才已經(jīng)提到，選擇一個數(shù)據(jù)分析軟件或拿手的一門語言(R/Python)保證熟練操作。這個階段需要貫穿整個備考時期。

二、考綱重點的學(xué)習(xí)

在我了解了考綱后，將考試重點分為數(shù)據(jù)的預(yù)處理和算法建模兩大塊，由于我是統(tǒng)計專業(yè)，深刻了解數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性，對這部分考綱知識點有一定的基礎(chǔ)，就把重點放在算法建模上，有針對性的看算法書一個一個攻克算法，準備時間大概為1個月。

三、查缺補漏

在攻克了重難點以后，需要對所有知識點進行查缺補漏，最好的辦法就是完整性的看書，我將《數(shù)據(jù)挖掘導(dǎo)論》看了兩遍，對知識點進行補充。

四、沖刺視頻

在看完考綱和課本之后通過沖刺視頻進行考點的梳理，將思維拉回到考試線上，做好筆記，反復(fù)回憶，對提及的操作題反復(fù)練習(xí)，做好考試準備。（復(fù)習(xí)時間為1個月）

3. 備考中有哪些知識難點

對于我來說，分類問題模型評估的閾值確定是一個難點。因為之前在學(xué)校幾乎沒有接觸過這種調(diào)節(jié)閾值的問題，通過這次考試了解到了類不平衡問題閾值的調(diào)節(jié)，通過F值確定閾值以及通過profit確定閾值的方法。

4.推薦的書籍和課程

書籍要緊靠大綱，我是以《數(shù)據(jù)挖掘導(dǎo)論》為主，《機器學(xué)習(xí)》為輔。

在考試前了解到CDA考前沖刺課，在看完至少一遍大綱和課本，對知識點有了了解之后再反復(fù)看視頻，對知識點進行梳理就會感覺很清晰。

5.對備考者們的建議

一、實操不能掉以輕心，實操的學(xué)習(xí)是不斷積累的過程，熟能生巧。

二、考證不是目的，通過考證真正去學(xué)習(xí)知識，學(xué)以致用才是目的。

三、由于我備考過程中也認識了許多邊工作邊考證的姐姐哥哥們，對于這類考生，沒有大量的時間，建議選擇適合自己的數(shù)據(jù)分析工具。

四、加入數(shù)據(jù)分析備考群已獲得最新考試動向，避免獨戰(zhàn)。

6.今后的發(fā)展規(guī)劃

數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為必不可少的技能，我希望將所學(xué)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的知識應(yīng)用在以后從事的職業(yè)中。

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楊聞新

作為一名建模分析師，我想通過考Level 2 幫自己梳理下學(xué)過的知識。

1.目前從事的工作

目前畢業(yè)一年多，學(xué)生期間正好是統(tǒng)計相關(guān)方向?qū)I(yè)的?，F(xiàn)在是一名建模分析師，日常工作與數(shù)據(jù)比較相關(guān)。

2.報考CDA認證考試的契機

讀研的時候在經(jīng)管之家論壇有看到，機緣湊巧報了Level 1的考試。今年正好工作有變動，想找個時間梳理下學(xué)過的知識，就報了Level 2的考試。

3.我是如何備考的

六月初開始看的，四周左右的時間，每天復(fù)習(xí)時間大概下班后三小時以及周末時間。

選擇題的部分根據(jù)考綱和解析，配合《數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)挖掘導(dǎo)論》梳理知識點；實操題的部分我用的是R，把考綱里提到的方法都動手實踐一遍。

4. 備考中有哪些知識難點

模型評估的部分涉及多種評價指標涉及范圍廣，不少是較小眾的，相關(guān)材料較難找到，每個指標具體統(tǒng)計口徑計算方式難以確定，具體考試實踐也比較靈活。

5.推薦的書籍和課程

就我自己的經(jīng)歷與學(xué)習(xí)過程，我推薦以下幾本書：

·《統(tǒng)計學(xué)習(xí)導(dǎo)論》這本是ESL入門版，可以基于R語言動手實踐；

· 李航博士的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》，今年出了第二版，算法理論部分講的很透徹；

·《百面機器學(xué)習(xí)》，覆蓋大多數(shù)算法的具體操作，包括很多應(yīng)用上的細節(jié)。

6.對備考者們的建議

CDA一級二級考察的知識范圍對于數(shù)學(xué)或統(tǒng)計專業(yè)的學(xué)生應(yīng)該并不陌生，考試本身也是一個比較好的系統(tǒng)性梳理所學(xué)專業(yè)知識的機會。

備考主要還是以考綱解析內(nèi)容為主，配合參考書來看，遇到不懂的內(nèi)容多翻書多上網(wǎng)。實操要注意在數(shù)據(jù)前期的預(yù)處理、特征工程上多了解多實踐，不要僅局限于實踐算法。

7.今后的發(fā)展規(guī)劃

工作上做好本職工作，聽從領(lǐng)導(dǎo)安排，注意總結(jié)累積業(yè)務(wù)知識；專業(yè)上提升工具使用上的熟練度，關(guān)注前沿知識，學(xué)習(xí)新的算法與工具。期望能立足崗位，學(xué)以致用。

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蘇靜

通過備考CDA認證考試，我希望進一步建立自己的數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)知識體系。

1.目前從事的工作

2006年研究生畢業(yè)后進入中興，先后從事了路由器產(chǎn)品軟件開發(fā)，各制式無線4G、5G產(chǎn)品的質(zhì)量管理和過程改進。

隨著公司數(shù)字化程度越來越高，devops的全面推進，就需要從大量的數(shù)據(jù)中挖掘價值，進行產(chǎn)品質(zhì)量改進和過程改進。

2.報考CDA認證考試的契機

我在日常的工作中，主要有兩大類數(shù)據(jù)要分析。一類是項目研發(fā)過程數(shù)據(jù)，另一類是產(chǎn)品的KPI數(shù)據(jù)。

從最早的excel，到mintab，以及6sigma分析方法，再到利用python做更大量的數(shù)據(jù)分析，使大數(shù)據(jù)分析可持續(xù)化、自動化嵌入研發(fā)流程。為了能最大化的挖掘數(shù)據(jù)隱藏價值，需要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)KDD的數(shù)據(jù)挖掘方法，才能更全面地抽象和建立數(shù)據(jù)模型，一方面提升產(chǎn)品的版本穩(wěn)定性，提前預(yù)測和修復(fù)問題，另一方面使質(zhì)量管理上一個新的臺階，提供更可靠的決策支持。

基于此目標，我希望通過CDA的學(xué)習(xí)，進一步建立自己的數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)知識體系。

3.我是如何備考的

1）大綱為準，補充知識盲點，建立知識框架。

備考時一定要緊密聯(lián)系大綱，根據(jù)大綱的內(nèi)容和知識點進行查漏補缺，逐步建立自己的知識框架。這是備考中不可或缺的大前提，只有基礎(chǔ)打好了，才能更好地進行之后的學(xué)習(xí)。

2）案例為本，解決實際問題。

先結(jié)合小的案例學(xué)習(xí)python語言，能夠?qū)⒃瓉碛胑xcel做的圖表通過python實現(xiàn)，有了python基礎(chǔ)，就結(jié)合scikitlearn網(wǎng)站做復(fù)雜的算法和實現(xiàn)。因為我的目標是要解決實際工作中遇到的問題，所以，學(xué)習(xí)過程是以案例為主，認證通過是個水到渠成的過程。

3）多管齊下，取長補短，了解差異。

熟悉excel，mintab，spss，python等不同方式分析的差異和優(yōu)劣，選擇最合適快捷的方式，提高效率的同時，深刻的了解工具差異優(yōu)劣。

4. 備考中有哪些要注意的地方

1）首先要理解案例題的意圖，先想清楚業(yè)務(wù)邏輯，再做數(shù)據(jù)預(yù)處理，選擇合適的模型。

2）同時還要能夠?qū)δＰ瓦M行調(diào)參，來保證更優(yōu)的處理結(jié)果，畢竟案例題是按排名給分的哦。這就要深入理解算法原理和模型評價指標。

5.推薦的書目

· 《數(shù)據(jù)挖掘導(dǎo)論》

· 《機器學(xué)習(xí)》

· 《利用python進行數(shù)據(jù)分析》

· 《備考手冊》

6.對備考者們的建議

1）大綱一定要吃透，理解每一個字，每一個例題。

2）學(xué)會一個個算法和模型容易，什么時候用哪個，怎么用，有什么限制得理解清楚。

3）數(shù)據(jù)處理要謹慎，不能想當然。記住GIGO原則。

4）考前沖刺，區(qū)分概念差異，強化算法的簡單手算能力。

7.今后的發(fā)展規(guī)劃

通過數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)相關(guān)的方法應(yīng)用，做更加專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析，針對不同的項目訴求，提供產(chǎn)品改進方案和結(jié)果評估。讓數(shù)據(jù)發(fā)聲，產(chǎn)生價值，提供專業(yè)的管理和決策支撐。

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