CDA数据科学研究院是一家专业的数据分析师培训机构，开设有数据分析师，大数据分析，人工智能，互联网运营培训，python 数据分析技术培训，实力比较强，学好数据分析这项技能实现高薪就业。

CDA 使命

CDA 的使命是连接数字时代的企业和人！不断为数字化人才创造价值，与各个行业深入合作，加速推动全球企业的数字化转型与发展；推进建立道德、市场诚信和专业实践标准，共同为社会贡献价值。

CDA 愿景
为所有寻求数字化相关教育、知识、职业发展的专业人士提供服务 CDA 旨在建立全社会普遍认可的数据科学人才标准，引领各行各业在数据道德规范、数据安全和数字化实践方面的卓越思维方式和方法论

CDA 价值观
我们的文化价值观指导我们的行为，并将我们联系在一起，一同追求我们的使命。

前沿：紧跟时代技术发展浪潮，不断探索最优的算法、最自动化的解决方案、最智能的技术。

确信：从不确定到确定，从经验判断到数据决策，我们不断探寻并尽可能把握每件事的确定性。

真实：真实的数据不说谎，我们坚持对真实数据的执着追求，真实的数据才能创造价值。

安全：过度滥用数据侵犯个人隐私，损害每个人的利益。数据安全成为关乎每个人的重要事件。

前沿让我们保持领先；确信让我们锁定目标；真实让我们提高要求，安全让我们保持警惕。

CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，源自中国，走向世界，面向全球全行业的专业技能认证，旨在提升数字化人才的数据技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

CDA 具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。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，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

认证标准

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。

以下为CDA认证等级标准人才能力模型表：

• LEVEL ILEVEL IILEVEL III

• 理论基础软件要求数据处理能力分析方法要求业务分析能力结果与决策力

• 数据分析基础
  统计分析基础EXCEL、SQL
  BI等非编程工具表结构与多元数据获取
  数据库基础
  数据整理与清洗
  多维数据模型描述性统计分析
  多维数据模型
  数据透视分析
  数据可视化分析数据驱动业务管理方法
  指标的应用与设计
  业务分析方法业务分析报告
  数据可视化报表

• 概率论基础
  数理统计EXCEL、SQL、
  PYTHON等工具市场调研
  数据采集
  数据预处理
  数据模型管理推断性统计分析
  数据分析模型（主成分
  分析、因子分析、回归
  分析、聚类分析、时间
  序列）标签体系与用户画像
  业务探查分析
  根因分析
  业务策略优化和指导业务根因分析
  与策略优化报告

• 数据挖掘概论
  机器学习PYTHON；或R、
  Pytorch、TensorFlow等网络数据采集
  高级数据处理
  高级特征工程
  自然语言处理分类模型（朴素贝叶斯、
  决策树、神经网络、支持
  向量机、集成方法）
  聚类模型、关联规则
  序列模式、模型评估客群运营
  成本控制
  风险管理
  欺诈检测数据挖掘项目报告
  模型落地方案

• 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