第十届CDA数据分析师认证考试,在2019年6月底圆满地落下了帷幕。
近日,我们采访了在本届考试中名列前茅的几位优秀学员,并在本文中整理了他们的备考和学习经验,希望备考者们能够有所参考,并取得理想的成绩。
今天为大家带来的是,在CDA认证考试 Level 1中取得优异成绩的几位考生,他们来自不同的专业和领域,当中有零基础入门的文科生,海外留学的研究生,还有学校在读的学生…但他们都怀揣同一个理想,通过CDA认证考试证明自己的数据分析实力。
下面让我们来一睹他们的风采吧!
Level 1 优秀考生
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
只要好好学,零基础的文科生可以考出好成绩!
1.目前从事的工作
毕业后从事运营管理工作一年,目前我在一家互联网金融公司任职数据分析师。
2.报考CDA认证考试的契机
现在是大数据时代,我觉得数据分析岗位比较有前景。我希望能够借助数据分析实现自己对公司的贡献与价值,因此有了转行做数据分析的想法。
但我的专业和之前的工作经验都与目标岗位差距较大,可以说是零基础。之前有听朋友说经管之家(原人大经济论坛)有这样CDA认证考试,于是就考虑借此机会系统地学习数据分析的基础知识,也是给自己设定一个目标和结果,督促和检验学习成果。
3.数据科学零基础的我是如何备考的
· 系统的学习
我是辞职备考的,因为完全是零基础,而且并不是单纯为了考证而学习,所以我要学的内容比较多,Excel、Python、MySQL、Tableau、SPSS都在学,基本上是每天八小时学习时间吧。如果单是考一级证书的话,零基础通过短时间几个月的系统学习也是足够的。
刚开始就是看统计学和Python相关的书,后来我还购买了网上的视频课程,跟着视频课程学习的好处之一是有重点,而且难以理解的地方有老师讲解会比较好,我推荐大家也可以试试倍速播放,这样速度会稍微快一点,不用担心看不完。
· 良好的学习环境
学习最好有个好的学习环境,推荐大家去图书馆,比较安静而且有氛围,累了还可以看看其他书调节一下。
· 反复巩固做题
到后面的时候就要做题,尤其是《统计学》的习题,我做了好几遍,多巩固,计算题也要亲自去算,代码也要自己去敲一遍,熟能生巧嘛。
4. 备考中有哪些知识难点
对我来说,刚开始的时候统计学会很让我头疼,尤其是向量和矩阵,很多知识点都绕不过来,因为毕竟缺乏这方面的思维,但是一定要尽力试着去理解,反复看,因为后面的建模部分会涉及到这些,基础真的很重要。
考试内容里面的难点就是数据建模分析部分了,因子分析、聚类分析、时间序列等考点,我觉得还是蛮难的,所以就说之前的统计基础一定要打好,不懂的地方要多看几遍,不能放弃呀~
5.推荐的书籍和课程
备考书籍可以看考纲里面的推荐书目,个人强烈推荐贾俊平的《统计学》,我就是从这本书入手,开始数据分析学习历程的。哈哈,这本书真的浅显易懂,对我这种没有基础的文科生也很友好,而且这本书内容也很全面,还有配套的练习题,很切合考试内容。
还有就是人大经济论坛出版的三件套,里面关于数据建模分析的内容可以看看。
最后,考试辅导手册很重要!几乎涵盖了考试重点,我到后期是会每天把辅导手册看一遍,加深理解和记忆,如果把辅导手册吃透,肯定能考高分。
6.对备考者们的建议
首先要有一个正确的心态吧,不要觉得很难很高深,一级都是选择题,内容也比较基础,相对来说还是很简单的。
其次要有一个懂这方面知识的小伙伴,不会的时候有人指导还是很重要的。
还有一定要花时间用心准备呀,我相信只要用心学习肯定可以考过的,比如我,是一个完完全全无基础的文科生,但是只要好好学,肯定没问题的。
7.今后的职业发展规划
现在在金融行业做数据分析,是我比较理想的职业。考CDA学习了理论知识,接下来希望在工作中积累实战经验,能够成长为一个经验丰富的数据分析师,同时也要学习很多的金融和大数据知识,才能更好地理解数据和利用数据。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
我趁着暑假回国实习,顺利考过了CDA 认证考试 Level 1 !
1.自我介绍
我是一名纽约大学生物统计专业研一学生。目前暑期回国,在一家金融风控公司实习。
2.报考CDA认证考试的契机
当初读研选择生物统计专业是为了跳出做科研的坑。在之后的学习过程中,我发现,除了医学统计领域用到的回归和假设检验等方法,有更多的与数据打交道的有趣方法,比如数据挖掘的各类方法,且这些方法不受到领域的限制,在各个行业中都有广泛的应用。
我粗浅了解了一下机器学习的内容,发现其所涵盖内容之广,学问之深,不是短时间内就可以驾奴的。
由于这些内容不在我研究生的专业课程范围内,所以我自己搜集各类网络上的学习资料,同时也发现CDA认证考试,它分为三个level,level1作为一个入门数据科学的基础,level 2的建模分析师方向将会考核数据挖掘的知识,而level 3更是以一个数据科学家的知识储备来要求考生。
我觉得这个考试很适合我的规划,我打算一级一级的考上去,一来它所提供的考纲可以为我的学习路线提供一个比较官方的指导,二来它可以起到督促我持续学习的作用,同时也可以对我的学习成果做一个检验。
3.我是如何备考的
我的复习是遵循备考大纲的内容来进行的。
我在报名考试之后就把官方提供的复习资料打印了出来,从头到尾翻阅一遍看自己有哪些不会的。由于研究生阶段的专业课涉及很多有关各类假设检验和回归的知识,因此在这也方面不需要下太大的功夫。
对我来说相对陌生的是第二章SQL这块的知识点,以及最后涉及到的一点点时间序列的问题。PCA,因子分析那边要完全理解 需要比较扎实的线性代数基础,好在level 1对这块的的要求并不深,但建议想继续考下去或者想未来从事数据挖掘的小伙伴,还是要把线代好好的巩固一下(这句话也是对我自己说的)。由于一直在忙学业和实习,实际用来准备这场考试的时间并不多,主要集中在考前一周。但关键是要确认自己把要考核的知识点都弄明白了再去考试。
4.备考中有哪些知识难点
还有另一点是SQL,很多有过其统计编程基础的朋友会觉得SQL很简单,但是对任何一门语言而言,想学好必定绕不过从头看懂每一条指令的意思和多写多练。所以在这方面也要花点功夫,不能太轻视,而且复杂的SQL语句可以包含很复杂的逻辑,简直是far away from“简单”。
SQL 对于从事数据的工作者而言太重要了,总而言之就是你可以不会python 不会R,但SQL一定要会。
5.推荐的书籍和课程
SQL的内容,大家可以上datacamp网站上找SQL-track下的练习课程,有无其他语言编程基础的小伙伴都适用。
然后是CSDN的博客,在学习过程中遇到任何不懂的知识都可以去搜一搜,大多数情况下,已经有大神把你遇到的问题写成博客了。
当然最本质的还是要回归考纲,据我的经验,这次考试是严格按照考纲上涉及的内容来的,所以只要把考纲的内容吃透,成绩应该就会比较可观。
6.对备考者们的建议
如果你时间允许,请不要为了考试而考试,把它要求的知识点都掌握,它就变成了一个检验你专业知识的机会。转行不易,欢迎有志同道合的小伙伴可以组个团一起学,在数据科学的知识海洋中一起顽强地活下去……
7.今后的职业发展规划
在下一届考试中把 Level 2 考出来,做一个学习成果的检验。以后从事机器学习算法或数据挖掘方面的工作。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
在研究生阶段我想通过CDA认证考试,检验一下自己之前所学的成果。
1.报考CDA认证考试的契机
目前我是天津财经大学应用统计学研一的学生。本科偶然间看到CDA考试,但之前犹豫没有考。研究生阶段想综合检验一下自己所学,大部分都是学过的知识,想检验一下自己所学的成果。
2.我是如何备考的
因为我本来就是学统计学的,level1的大部分考试内容我都很熟悉,在一个月内复习了手册内所有知识点,每天两个部分,练习查找到的习题集,最后做了手册中的模拟题。
3. 备考中有哪些知识难点
由于本科与研究生一直学习的是统计学,level 1所涉及内容没有较难的知识点。数据采集处理中的数据预处理方法中的标准化知识较难理解,从知乎和CSDN上进行了学习。
4.推荐的书籍和课程
4部分内容中的part1、3、4都在本科阶段学过,part2正好在学,可能对我来说最重要的就是第二部分,所以推荐的书籍就是备考手册和《数据库系统概论》两本书。
5.对备考者们的建议
每个部分要做好时间上的安排,针对不懂的知识点可以从知乎和CSDN网站上进行学习。
6.今后的发展规划
目前还没有毕业,首先想去数据分析的实习工作,未来想从事金融方面的工作。
今后应该会更多地学习统计编程和金融方面的知识,比如Python、SQL、CFA。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
即将毕业的我,打算考取CDA证书作为就业面试的一块敲门砖。
1.报考CDA认证考试的契机
我是铜陵学院的一名经济统计学专业的大三学生。即将步入大四,身边的好友和同学都选择了考研,有了自己的奋斗目标,自己却对考研没有兴趣。面对毕业就业的困扰,我打算考一个与我们专业相关的含金量高的证书,通过网络搜索,了解到CDA数据分析师这个证书。
通过具体了解,我慢慢对数据分析感兴趣,并通过与专业老师和CDA的老师负责人的沟通,更加坚定了自己的决心,打算考取这个证书作为就业面试的一块敲门砖。
2.我是如何备考的
因为我是一名大三学生,时间比较自由,我集中备考时间大概为三个月
学习安排:
· 上午和下午集中看书籍,晚上会操作计算机,练习SQL数据库语言
· 把全部书籍细致看一遍,不懂得会请教老师
因为我是统计学专业的,所以我们的好多专业课都和考证需要看的必读书籍有交集,所以看起来还是比较轻松的。书籍细致看一遍之后,大概过两天,我会把书籍再看一遍,然后会直接翻到目录,自己根据目录来回忆这本书里的主要内容,记得不清楚的或者不记得的会立刻翻书看,熟练为止,就这样重复几遍后,知识点会记忆的非常牢固。
3.书籍熟练之后,再把备考手册后面的模拟题做一遍。
在做模拟题的过程中,看看自己的能力如何,然后根据做题情况,慢慢差缺补漏。考试前一个月主要看备考手册,大概重复看两三遍,模拟题自己独立做三四遍,提高自己的正确率,考试前,最好自己把SQL数据库语言所考的内容自己独立把代码敲一遍,不要看书籍,增加熟悉感
4.备考中有哪些知识难点
· 对于统计学专业的学生,《统计学》这本书对于我来讲,几乎没问题,这个就是需要背背公式和定义,把配套练习题做两遍就可以了。
· 《多元统计分析》这本书是比较难的,里面的好多名词都是很难解释的,尤其是主成分分析,对应分析,逻辑分析这几个是比较难理解的,我是通过SPSS软件来进行理解的,这种方法不仅可以更好的理解定义也可以锻炼自己的软件操作能力。
·《SQL入门经典》主要就是通过计算机不断敲写代码,熟能生巧,这样记忆会更加牢固
5.推荐的书籍和课程
· 贾俊平老师的《统计学》书籍和配套的习题
· 何晓群老师的《多元统计分析》书籍和在慕课上观看上海财经 大学王学民老师的《多元统计分析》课程
· 《SQL入门经典》书籍
· LEVEL 1 备考手册
6.对备考者们的建议
不要害怕,不要紧张,只要认真备考,就会有意想不到的收获,任何证书都不可怕,相信自己,自信备考,你就会成就不一样的自己
7.今后的发展规划
毕业以后打算从事和数据分析有关的工作,刚开始打算从数据分析师助理工作做起,慢慢提高自己的实操能力,锻炼自己的能力,让自己能够适应社会的发展,然后希望在今后成为一名优秀的数据分析师,让自己的人生有不一样的精彩!
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20