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但對于很多考生來說，沒有備考經驗，不知道應該如何備考？今天，我來指導大家應該如何備考，讓大家充分準備，拿下CDA考試。在CDA考試大綱中為新考生講解備考經驗一下。

如何進行有效的、有針對性的備考？

——LEVEL 1 業務數據分析師

LEVEL 1 學習內容涉及描述性統計、推斷性統計、SQL數據庫基礎、數據采集以及數據建模分析等多方面的知識和技能，其知識系統且理論性強，所以學習時不要死記硬背，而要講求學習技巧。

CDA認證考試 Level Ⅰ 的難點分析

SQL和統計學的部分相對是比較簡單的，多加練習即可掌握。

比較難的是多元統計的，如果不是統計學專業系統學習過的話理解起來還是比較吃力的。主成分分析、因子分析、聚類分析、分類分析、邏輯回歸的概念理解起來都非常困難，就更談不上應用了，實際上這些也是掌握起來比較困難的部分。建議多通過視頻進行學習，重復觀看，通過老師的講解逐漸建立起多元統計的思維和邏輯，吃透理解知識點，達到可應用的層面?？荚囉龅酵愋偷膯栴}，也不慌。

對備考者們的建議

首先要有充分的時間備考。臨時抱佛腳也許可以僥幸通過考試，但對于自己掌握知識沒有太大的幫助，畢竟考試是為了學習，不可本末倒置。

其次要有堅持不懈的精神。簡單的知識不可大意，學到通透為止，復雜的地方不畏懼，死磕到底，要樹立起終身學習的信念?？荚囃ㄟ^并不意味著結束，而僅僅意味著開始。

第三要有提高效率的方法。對于初學者來說，你能遇到的絕大多數問題都有大神幫你解決，并且寫成了博客，可以到CSDN上去搜一搜，相信你會有很大的收獲。

——LEVEL 2 建模分析師方向

考試涉及數據挖掘基礎理論、數據預處理、預測型數據挖掘模型、描述型數據挖掘模型四大部分。

CDA認證考試 Level Ⅱ 建模分析師的難點分析

客觀題中會有些迷惑性的選項或字樣，如果不加辨別很容易出錯；還有些之前未了解過的算法，很難在較短時間內有深刻記憶；案例操作題中缺失值，需要使用合適的值填充缺失值。算法細節不好理解，需要從多個角度反復思考。遇到有較大的問題，比如如何選擇合適的算法。在算法選擇后，如何調整最優參數來提升模型預測或分類的準確度。如有一起備考可以討論的伙伴，會大大減少這方面的困擾。

CDA2建模相比CDA1來說更偏重于實戰多一些，所以對我這種實戰大于理論的人來說更適應一些。印象比較深刻的是在做第二套模擬題時碰到一道計算貝葉斯的題目，算出來的答案和標準答案不一致，群里討論了很久，最后還是依靠CDA老師給出了解題思路。所以群內討論是一個很好的學習方法，只有溝通交流才能迅速進步。

對備考者們的建議

大綱中的內容要全部掌握，參考書盡量看。復習到位的話，理論題分數差距不大，重點在實操題，多動手，多嘗試?？荚嚿婕暗降膬热荻?，范圍廣，在準備的時候要抓重點；另外案例操作題先要理解數據，理解數據背后的業務邏輯，不要直接就訓練模型。

——LEVEL 2 大數據分析師方向

最后，我們來聊一聊LEVEL 2 大數據分析師。

CDA認證考試 Level Ⅱ 大數據分析師的難點分析

1）Hadoop和Spark運行機制不易理解，有條件的應去圖書館尋找相關書籍，多看多思考多記憶，閱讀源碼和斷點調試有助于理解。

2）SparkMLlib機器學習部分內容較多，也是實操的重點內容，應結合實例加深對各個算法的理解。

對備考者們的建議

1）由于大數據生態涉及架構較多，沒有基礎的同學應以Spark學習為主，有基礎的同學應以Spark與各生態結合應用為主，通過考試系統的學習或復習相關知識點，同時Scala的學習有助于閱讀Spark源碼，加深對Spark原理及應用的理解。

2）考綱解析內容有限，要對照考綱動手整理筆記。

3） 學習的目的是應用，不只是考試，每一章節都應尋找相關練習，動手操作，做到每一部分代碼至少碼三遍。

最后，這里再分享一個考試備考過程中人人皆需的模擬題庫——CDA考試模擬題庫。

題庫是緊密結合CDA考試大綱而編寫的一套模擬試題庫。為順利通過考試奠定堅實的基礎

1、解析詳盡：每道題目基本上都配備了詳細的解析和答案，幫助你深入理解題目背后的知識點和解題思路。

2、便捷高效：你可以隨時隨地通過手機或電腦訪問題庫，進行自主學習和練習，充分利用碎片時間，提高備考效率。

3、模擬考試：題庫提供了多套模擬考試試卷，幫助你熟悉考試流程和題型。

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備考福利

好了以上就是四門職業資格認證的備考介紹，接下來給大家重磅推出考試學習資源：

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《企業數據分析面試題庫》