第九届CDA数据分析师认证考试在2018年12月底圆满地落下了帷幕。
成绩已经揭晓(https://www.cda.cn/bigdata/26446.html),崭新的证书大抵都抵达每位通过考试的持证人手中啦!
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CDA认证考试 Level 1 中成绩前六名的几位大神。其中四名并列状元,两位榜眼。下面让我们来一睹他们的风采吧!
Level 1 状元
魏杨颖
Q1 目前从事的工作
目前从事金融方面的工作,还没有系统的数据分析经验。但是数据分析是我一直以来想做的,掌握数据分析技能会让工作更高效。
Q2 报考CDA认证考试的契机
近年来大数据是行业发展的趋势,同时我一直以来都对数据分析很感兴趣。之所以选择CDA认真考试是因为,我觉得当中不同级别的要求具有阶段性,能够在循序渐进的同时,根据自身需要进行较为系统的规划,而考试本身也能够也是检验自己的学习效果,是一种动力也是鞭策自己的方式。
Q3 我是如何备考的
目前因为我是工作状态,因此备考时间也比较长。我大概是从9月底的样子真正开始备考,学习时间主要在工作空隙的零散休息时间、以及下班回家后或周末进行集中复习。
我没有制定很细的备考规划,但有几个大致阶段,可根据实际情况自己定:
第一阶段:考试大纲(大方向知道要考哪几块内容)+相关备考书籍(笔记)
第二阶段:考试大纲(明白具体要考的内容)+大纲解析(笔记)
第三阶段:查漏补缺+笔记
我想主要聊聊备考三个阶段中,关于记笔记我是如何做的。
第一阶段的笔记是自己看书时记的笔记,记的内容会尽可能详细,所记内容可能不在大纲要求的范围内。但是会比较系统的构建知识体系,对内容会有比较好的理解;
第二阶段的笔记主要是根据考试大纲解析的内容所做的,这部分针对考试的要求进行整理。这部分笔记的内容会和第一阶段的进行整合,之后主要是看整合后的笔记,如果有不清楚的地方,再回归到书籍;
第三阶段的笔记在整合后的笔记的基础上在进行删减,删减自己确定已经理解并记忆的内容,剩下自己还不够确定的内容,以及在做模拟题时出现、而自己之前未注意到的内容。要试着化简为繁,化繁为简。
Q4 推荐的书籍和课程
我在备考Level 1时,主要看了大纲推荐的几本书:
贾俊平的《统计学》,基础很重要;
《SQL经典入门,比较通俗易懂;
《数据挖掘与预测分析》这本书比较厚,有时间可以都看一下。整体感觉还是不错的,如果时间较紧凑,可以看与考试相关的部分,重在理解;
当然CDA的考试辅导手册还是很重要的,特别是知识点的梳理和归纳。
课程方面,在备考的最后阶段我报名了《CDA LEVEL I业务分析师考前冲刺课》,听老师梳理考试大纲解析和自己看感觉还是不太一样的。
Q5 给备考者的建议
· 参加考试的前提最好是对数据分析有兴趣,而不是为了考试而考试,不然备考的过程会会比较难。
· 多看书,碰到问题时,要积极寻找各种方法解决,可以上网查询,也可以和一同备考的同学沟通、交流。
· 不要有太大的压力,休息好也很重要。每个人都有自己的节奏,按照自己的节奏走就可以了。
Q6 今后的发展规划
目前我的实操经验还很不足,希望今后自己可以有能力把理论运用到实际工作中。当然,今天我也要不断巩固、填充理论知识,能够根据环境的变化不断进行优化、提升。
邓志远
福州大学研究生在读,目前研二统计学专业。
Q1 报考CDA认证考试的契机
作为一名学统计学的学生,我认为学到的课堂知识只经过学校的考核是不够的,课堂知识需要与社会接轨才更有利于未来的发展,因此我想要借助考CDA对自身进行检验和提升。
学校学的东西要么比较偏理论,要么就是工作后不太用得到,报考CDA认证考试能够够让我学习更多处理实际业务的知识。同时,为了适应未来工作的需求我需要提升自己对实际业务数据的敏感度,学习更多的处理数据方法,学会更多的处理数据模型,还有提升编写代码的能力。报考CDA更多是为了给自己定一个学习的目标,找到一个方向去学习,就不会迷茫。
Q2 我是如何备考的
自己是学统计学出身,本科又是数学系,所以很多知识点都比较容易理解,并没有很难的知识点。
备考中主要的难点在于新知识比较多,特别是SQL的语法与数据采集与处理两块知识量比较大,学起来会花一些时间,但难度都不大,熟悉了就好。因为有一定的基础,所以我准备考试仅花了10来天,花了5-6天系统学习了SQL的网络课程,后面就照着大纲复习,遇到不懂的或者生疏的知识点就上网搜索。用得最多的就是CSDN博客和贾俊平写的《统计学》这本书,备考的十多天平均每天学8小时。
Q3 推荐的书籍和课程
《CDA数据分析师考试辅导手册》(里面包含大纲和一些习题以及一套模拟卷,考试的范围都在里面)
《统计学》贾俊平(这本书是我研究生学习统计学基础课程的数目,编写的很好讲的很详细,适合新手使用)
CSDN博客(大纲中的任何模型或者代码不懂都可以到此博客搜索,很多专业人士免费解答,而且深入浅出易于理解)
CDA的相关课程,集中学习了Python和SPSS等统计软件
Q4 给备考者的建议
针对大部分同学,学习统计学基础的时候不要拘泥于公式的推导,比如不要想着弄明白这公式为什么这么写,为什么p值小于一个数就可以拒绝原假设之类的问题。只需要知道什么情况下用什么公式,公式中的符号带入到业务中具体有什么经济含义就好了。
SQL部分的基本语法一定要吃透,不熟悉代码的同学可能会多花一些时间,但说白了就是一种语言,多读读多听听课程就会觉得挺简单的。CDA Level 1 中考SQL语法涉及到的逻辑题不深,不用担心。
数据采集整理这一块是偏记忆性的内容,看大纲就好;建模分析这一块内容较难,大纲内的模型需要搞明白,而且个人认为这一块内容很重要,需要认真学习。针对考试来说就比较简单了,只需脑海里有各个模型的大致框架,数学每个模型适用范围就好。
最关键的就是:大纲的习题很重要!
Q5 今后的职业发展规划
我今后想从事数据分析师方向的工作。做商业数据分析,熟悉行业之后金融管理,也可能进入互联网金融行业。五年内期望就是能够达到年薪20w+,个人能力有提升,在数据分析行业工作有成就感。
楼佳妙
Q1 目前从事的工作
在一家五百强公司做传统企业的数字化转型项目
Q2 报考CDA认证考试的契机
我报考是因为工作需要,也是为了增加职场技能。同时我也在自学数据分析,希望通过报名CDA考试对自学的效果进行检验。
Q3 考试中有哪些知识难点
在备考中,我就用了大纲推荐的统计学教材,其实个人感觉一般大学统计学教材都是可以的。
关于多元统计学的部分,包括主成分、因子分析、对应分析等知识点,我感觉还是很难理解的。要完全吃透,需要很强的线性代数基础。但学弟学妹不用紧张,考试不会考察数学计算,只要求理解和应用场景,只需配合统计教材,反复多看几遍教辅材料,把关键点用小本子记下来。考试都是选择题,妥妥的稳。感谢这么多优秀的统计软件,让我们这些已经退化的数学渣也可以做数据分析。
Q4 给备考者的建议
· CDA Level 1的考试还是蛮容易的,体型都是选择题,计算题的步骤很少,手算即可。所以备考时可以完全不用紧张,放宽心,备考的压力不大。
· 有一些概念和名词需要学习一下,多看几遍考试材料,关键概念小本子记下来。
· 感觉考试注重各种算法模型的实际应用场景,要知道不同需求用什么方法合适,模型里的各种参数该怎么设置等。
Q5 今后的职业发展与规划
希望自己可以继续在数据分析领域学习和成长,关于机器学习、Python、SQL等方面我还有很多要努力的。没有特别的规划,多学习总是好的。
朱捷
2013年毕业于复旦通信工程专业,毕业后从事软件研发工作。2017年至今攻读非全日制工程硕士课程,主要学习研究软件工程以及数据挖掘等方向。
Q1 目前从事的工作介绍
目前从事工作为软件研发,公司主要致力于智能仓储系统以及装饰企业互联网解决方案。目前的工作中涉及数据分析的工作较少,但当下企业的互联网解决方案大都会涉及大数据采集和分析,加之本人对该方向也较有兴趣,所以感到有深入学习数据分析的必要。
Q2 报考CDA认证考试的契机
周末就读工程硕士课程时,学习过一些数据挖掘的课程,但平日工作繁忙,学得比较粗疏。主讲老师提到过CDA考试,于是考虑以考试为激励,使自己能够系统深入地巩固数据分析的相关知识点。
Q3 我是如何备考的
我想最主要的还是注意平时的积累,系统的学习一些经典的教材。单纯就备考而言,在考前务必用一到两周时间把官方的辅导手册完全消化,将其中不理解的或感到模棱两可的内容搞懂,最后做一些真题模拟一下应该就可以了。
Q4 推荐的书籍和课程
推荐书籍首先是贾俊平的《统计学》。抛开考试不谈,这本书是数理统计领域中文教材中的翘楚,我觉得很有必要通读。就考试而言,《统计学》基本涵盖了考纲中的Part1和Part4两个最重要的部分,而且讲解得比官方辅导手册细致得多。
《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》(James, Witten, Hastie & Tibshirani)我觉得本书是英文教材里面最容易上手的了,非常适合初学者入门,考纲里涉及的模型,书中大多有涉及,而且写的清晰易懂,供各位同学参考。
Q5 给备考者们的建议
就建模这一块,不应拘泥于考试,其中涉及的模型应尽可能做到理解,因为这些模型是实践的基础,也是深入研究相关课题的起点,不应该只是为了通过考试而死记硬背。其他的内容也最好联系实际,比如SQL,如果平时工作中有所积累,基本上只要细心一点就可以了。
Q6 今后的职业发展和规划
LEVEL 1 基本上属于理论考试,当然对于机器学习或者大数据领域,最终还是要体现于实践。今后会致力于提升实践能力,期望最终能将大数据采集和分析的做成模块,应用在公司的具体项目或者产品中。
Level 1 榜眼
朱宇轩
Q1 目前从事的工作介绍
曾就职于一家知名的互联网公司,主要从事商业咨询和分析,但是涉及数据分析的部分不是很多。
Q2 报考CDA认证考试的契机
我不太像其他几位前辈一样,之前就有比较丰富的数据分析的经验,我应该算是这个行业的新人了。但是我对数据分析的行业有浓厚的兴趣,也喜欢和数字打交道,喜欢从原始的数据中提取出有价值的信息,并制作出有趣的可视化图表,以帮助使用者进行决策。CDA是目前业内知名的,大纲体系完备的,从理论到实践的资格证书,所以我选择从一级开始学起,跟着CDA从基础的大门一步一步走上数据分析这座高楼大厦。
Q3 我是如何备考的
我的备考时间还是比较仓促的,11月底报的名,12月初才开始准备,中间也断断续续,然后一晃就到了年底。复习的方法还是根据大纲来看,不懂的地方再去找书深挖。时间方面可以佛系一些,不用每天硬要看多少页或者几小时,但是一旦有时间不要忘了自己还是有书要看。一级还是基础为主,理论学扎实,后面实操才会得心应手。
Q4 备考中有哪些知识难点
对于我来说难点主要在于SQL和建模分析。前者主要是从来没有接触过,但是书单上那本SQL入门经典还是很有帮助了,一个周末就能读完。后者的难点在于大纲上的数学演绎,但是从应试的角度来说不会考这些,但是要理解这些方法的使用。
Q5 推荐的书籍和课程
大纲推荐的那本SQL参考书比较适合像我一样之前完全没有接触过SQL的同学使用。另外,对于比较难的第四章建模分析,可以参考张文彤老师的两本SPSS的书。当然有充足时间的同学可以参加一下经管之家推荐的网课和书籍,肯定大有裨益。
Q6 今后的职业发展和规划
希望被CDA领进门之后,可以在数据分析的领域越学越深,发现更多好玩的事情啦。也希望在FinTech的趋势下,CDA将是我们乘风破浪的好伙伴。
孙君
所学专业:金融学(证券期货方向)。2013年毕业后主要从事债权投资工作:业务拓展、风险控制、产品设计。
Q1 目前从事的工作介绍
目前就职于天津车易行汽车服务有限公司,从事汽车融资租赁业务数据分析。
Q2 报考CDA认证考试的契机
我备考CDA考试主要是为职业转型做准备,打算通过考试后找工作,从事车贷方面数据分析。从数据分析师招聘信息来看,大多数企业倾向招有理工科专业背景人才,如:统计学、数学、计算机等,考虑到自己非科班出身,没有数据分析岗位经历,也没在名企工作过,又不是985/211院校毕业,这就很需要有较权威的第三方机构对数据分析技能进行认证。
Q3 在备考中,有哪些知识难点
对应分析、多维尺度分析,到开考时也没弄明白来龙去脉,靠机械记忆应付考试。
Q4 推荐的书籍和课程
《从零进阶!数据分析的统计基础》,该书适合统计学入门读者,相较于高等院校统计学教材,删减了很多不必要公式,基础知识结构完善,配有软件操作指导和练习题,很多内容通俗易懂。
《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶》,相比上本书,内容进一步深入,软件操作演示知识点,加深读者的理解。
《CDA数据分析师考试辅导手册》(电子版,报考后可获取),该书列出了考试重点,配有知识点和习题讲解,非常适合备考时间紧张的读者使用。
Q5 对备考者们的建议
根据自身职业发展规划,有选择地学习,以及决定是否报考。
(1)学习过程中,要重视掌握基础知识,理解记忆,建立自己的知识体系,可通过画思维导图来理清思路。对于书中习题,可以好好研究来巩固所学,挖掘习题蕴含的知识点,揣测出题人的出题思路。
(2)临近考试时,先抓大放小,后查漏补缺,着重学习考试辅导手册(上文推荐的)中所列知识点。进行模拟考试,可到CDA练习题库( [http://tiku.cda.cn/tiku.html](http://tiku.cda.cn/tiku.html )选择与考试大纲所列知识点相关习题来做。另外准备好多功能计算器,熟悉相关操作方法。
(3)考试过程中,心态放轻松,稳坐会,求全对。对于答案不确定的试题,不必纠结,做好标记,待全部做完后仔细研究,然后再次确认其它试题答案,以防误选。
(4)考试大纲中推荐学习书目中有2本,自认为完全没必要看(若为应付考试),分别是:《数据挖掘与预测分析》、《利用Python进行数据分析》。
Q6 今后的职业发展和规划
把目前从事的数据分析工作做深做透,希望能够在汽车金融数据分析领域有所建树。
第十届考试报名已开启
考试时间为2019年6月29-30日
欢迎报考!
考试报名通道:
http://exam.cda.cn/?seo
原文地址:https://www.cnblogs.com/CDA-JG/p/10313728.html