CDA 认证考生注册报考信息之前,必须认真阅读以下说明:
一、考试信息
1、考试地点:
2、考试科目及报考资格
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
3、报名开通时间及缴费方式
1)报名日期:随报随考
2)缴费方式:报名科目和缴费,缴费后进入资质审核。
3) 报名流程:
• 1-2 个工作日后登录报名网站查看资质审核结果,通过者即为报考成功。未通过按照提示修改报考信息再次提交 。
• 审核不通过原款返还(银行手续费1%由考生自行承担)。
4、考试时间:
Level Ⅰ:随报随考,考生报名成功后,可在一年内自行选择时间,预约就近考试中心进行考试。Level Ⅱ:随报随考,考生报名成功后,可在一年内自行选择时间,预约就近考试中心进行考试。Level Ⅲ:一年四届(3、6、9、12月的最后一个周六),每届考前一个月截止该届报名。
5、考场证件:
请携带身份证进入考场,不需要准考证。
6、考试时间、题型与方式:
3)Level Ⅲ:
第一阶段:90 分钟,客观题,闭卷,上机答题。
7、考试学习资料:
8、考试成绩
考试结束后 7 个工作日内公布,登录考试系统查询考试成绩。考试提供结果查询核实服务,但不提供答题情况查询服务,考试结果没有分数的概念,结果以 A,B,C,D 四个成绩给出,其中 A,B,C 为通过,D 为不通过。
9、证书申请
考试通过者会获得 CDA 证书。证书将在考试后30 个工作日办理完成,邮寄到考生所填写的地址。
二、支付须知
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
三、信息修改
1)考生可登陆报考网站,对考生档案信息(包括考生姓名、性别、证件信息、出生日期和所在地)及报考科目进行修改和删除。
2)科目删除后需要重新报考并提供证件信息,完成缴费,待审核通过完成报名。
四、准考证信息
请携带身份证进入考场,不需要准考证。
五、退费申请流程
CDA LEVEL I 和 CDA LEVEL II :报名成功且还未预约考试的考生,可在报名成功后 7 日内无条件申请退费,超过 7 日后或已在 VUE 网站预约了考试的考生不能退考亦不能退费,考生可进行改期考试。
CDA LEVEL III:报名成功且在考试一个月前,考生可在报名成功后 7 日内无条件申请退费,反之 7 日后或考前一个月内考生不能退考亦不能退费,考生可进行改期考试。
六、申请延期考试流程
CDA LEVEL I 和 CDA LEVEL II:报考说明:随报随考,考生报名成功后,可在一年内自行选择时间,预约就近考试中心进行考试。
七、补考事项
八、发票事项
九、免责条款
考生填报个人信息应仔细核对复查,确保真实有效,因个人填报信息有误导致的相关后果由考生自行负责。
考生需仔细阅读报考须知,遵守报考须知的相关说明和规则,因个人原因疏忽而导致权限到期、无法改期、错过考试等后果,由考生自行承担。
考生需时刻关注邮件及考试中心相关通知,按照相关说明进行考试,因个人原因疏忽而导致无法考试等情况,由考生自行承担。
十、考生服务热线
备注:
1. 系统性:从基础知识、技能提升、实践应用等方面展开,形成了一个完整的学习闭环。
2. 实用性:注重理论与实践相结合,通过大量案例分析、实操练习,帮助你更好地理解和应用所学知识。
3. 前沿性:介绍了最新的数据分析工具、技术和方法,使你能够紧跟时代步伐,不断提升自己的竞争力。
通过认真学习教材,你将掌握数据分析的基本概念、方法和技术,具备解决实际问题的能力,为通过考试奠定坚实基础。
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” ...