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2021年大数据分析师比赛理论题

CDA Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。「CDA 数据分析师人才行业标准」是面向全行业数据分析及大数据相关岗位的一套科学化、专业化、正规化、系统化的人才技能准则。经管之家 CDA 数据分析师认证考试是评判「标准化人才」的唯一考核路径。CDA 考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照大纲要求进行相关知识的学习，获取技能，成为专业人才。

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建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师） 理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM） 软件要求：Excel、SQL（必要）& SPSS Modeler、R、Python、SAS、Weka等（可选） 分析方法要求： 除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。 业务分析能力： 可以将业务目标转化为数据分析目标 熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设 针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息 通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析 结果展现能力： 报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

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