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数据分析师认证”是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流，为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。
为什么选择CDA？
CDA数据分析师的就业前景可选择于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。CDA（数据分析师认证），与CFA相似，由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新，迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准，具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
同时，自 2013 年以来，CDA 认证获得了广泛的认可，是部分政企项目招标要求的加分资格；是部分企业员工晋升加薪的重要参考；是主流招聘平台优秀人才的资质佐证；是部分企业招聘时岗位描述里的优先考虑目标！CDA全栈考试布局和认证体系已得到中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会认可，并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。
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
数据赋能岗:市场、运营、产品、财务、人力等
CDA Level II:
CDA Level III:
报名方式
报名费用
Level Ⅰ：1200 RMB
Level Ⅱ：1700 RMB
Level Ⅲ：2000 RMB
考试地点
报考条件
▷ 报考条件：无要求；
▷ 考试时间：随报随考。
▷ 报考条件：获得CDA Level Ⅰ认证证书；
▷ 考试时间：随报随考。
▷ 报考条件：获得CDA Level Ⅱ认证证书；
▷ 考试时间：一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六,每届考前一个月截止该届报名。
目前，CDA 已与国内 100 多所高校进行了战略合作，建立了 CDA 数据分析师考试中心及人才培养基地；已出版 30 多本 CDA 数据分析师系列丛书，市场发行量数万册；已进行 500 多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员 10 万+ 人次；已在全国 70+ 城市举办 CDA 数据分析师认证考试，报考考生超万人；已开展了六届中国数据分析师行业峰会（CDA SUMMIT），每届参会人数3000多人；CDA 数据分析师俱乐部（CDA CLUB）每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。
2024年，CDA 参与"一带一路"全国科技周重点示范活动展览；
2023年，CDA 被博文视点评为金牌合作伙伴；
2022年，获批北京市“专精特新”企业；2021年，CDA数据分析师认证标准经国标委发布认定，是目前唯一现行有效的数据分析师能力标准；
2020年，荣获“年度逆势生长行业影响力企业”，入选北京市科学技术委员会“首批高精尖产业技能培训机构”，成为“中国成人教育协会”成人教育培训机构工作委员会理事单位；
2019年，CDA获得“2019年创新中国·年度新商业最具成长力项目”，“2019年沙利文中国新经济峰会创新领导力奖”；
2018年，CDA入选教育部产学合作协同育人项目；
2017年，CDA与工信部赛迪达成战略合作推出大数据双认证，被评为“大数据最佳培训机构”；
2016年，CDA数据科学研究院加入由工信部指导下的“中国大数据生态产业联盟”理事会成员，分管教育事业。
“CDA数据分析师”人才已遍布在世界范围各行各业，包括500强企业、科技独角兽、大型金融机构、大型互联网企业、国企事业单位、国家行政机关等等。“CDA数据分析师”人才队伍秉承着 CDA 职业道德准则，发挥着专业技能，已成为科技飞速发展的核心力量。
CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：
数据分析咨询请扫描二维码
在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的 ...
这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...