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技能、能力

CDA LEVEL III 职业技能：熟练掌握机器学习、自动机器学习、半监督学习等数据挖掘算法的原理与实践；熟练掌握文本挖掘算法，从文本信息中提取有业务价值信息；熟练使用TensorFlow等深度学习框架，并运用在自然语言处理、计算机视觉场景；熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神经网络模型；了解深度学习高级算法，包括对抗神经网络，强化学习等;全面系统掌握特征工程知识；掌握模型库管理和模型优化方法；职业能力:能综合使用机器学习算法、深度学习算法、文本挖掘算法来解决不同场景下数据挖掘问题，并撰写专业的分析报告；

CDA LEVEL II 职业技能:具备从数据治理到数据策略优化的全流程数据挖掘思维；熟练掌握Python等工进行数据预处理以及数据可视化探索；熟练使用数学、统计、运筹学等分析方法，进行数据分析与根因分析，工具不局限于Python、R、SPSS等；掌握基本的数字化工作方法与工具；掌握数据模型的管理的基本方法；职业能力：能综合使用数据分析方法以及数字化工作方法，进行宏观根因分析，解决企业经营常见的策略优化问题，包括企业经营策略、产品运营策略、市场营销策略等，针对业务作出最优化选择；

CDA LEVEL I 职业技能:熟练使用基础数据分析工具Excel进行数据透视、数据可视化展现；熟练使用BI工具进行动态智能报表制作，监控业务进展，发现业务问题；对数据敏感，能够通过数据报表的解读来指导工作；掌握基础数学与统计知识，使用数据思维指导工作；熟练掌握SQL数据高级查询语言，能高效调取所需数据；熟练掌握基本的数据处理能力，包括数据清洗与基础数据编码；具备业务洞察力，数据报告的设计展现能力；职业能力：能使用基本的数据查询工具进行数据提取，并使用表格数据工具来进行基本的数据透视与可视化分析，并能合理使用智能报表系统，从而对业务进行指导与监控；

数据思维 用数据说话用数字赋能

数据技能 用数据技能加薪用数据技能就业

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Interpretation Of CDA Exclusive Digital Talent Model

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