狀元訪談丨CDA考試是有力的自我檢驗

第八屆CDA數據分析師認證考試在2018年6月底圓滿地落下了帷幕。

成績已經揭曉（詳細請移步CDA官網），嶄新的證書大抵都抵達每位通過考試的持證人手中啦！

近日，我們采訪了在本屆考試中名列前茅的幾位優秀學員，并在本文中整理了他們的備考和學習經驗，希望備考者們能夠有所參考，并取得理想的成績。

下面讓我們來一睹狀元們的風采吧！

Level 1 狀元 —— 胡長超

2011年畢業于鄭州大學，畢業后在一家軟件公司負責軟件實施，目前在金融機構從事信息科技方面的工作。

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目前從事的工作

在鄭州一家農商行從事科技方面的工作，目前工作中并沒有用到數據分析，但是一直希望能夠運用大數據、云計算等新興金融科技手段，助力傳統金融業務的發展。因為在未來金融業的競爭中，科技一定會發揮越來越重要的作用。

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報考的契機

開始是經朋友推薦，參加了CDA  A+學位的培訓課程，從而對數據分析領域有了更深入的了解。報考CDA認證考試的目的也是為了檢驗課程學習的效果，同時樹立一個目標，給自己一些壓力去更好的學習數據分析。

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如何高效地備考

首先要明確的一點是，不要為了考試而去考試，要先建立一定的知識體系和思維框架。很多同學希望借助認證考試去實現尋找新工作或轉行的目的，但必須要知道能夠打動HR的一定不是那一紙證書，而是蘊含在背后的知識和技能。也不太建議備考時上來就做大量的習題，因為依靠題海建立起的知識是碎片式、不成系統的。

就我個人而言，大學讀的是計算機相關專業，對編程語言、數據庫理論有一定基礎。而在A+課程的學習過程中，發現自己在概率統計理論上的明顯欠缺，而這卻是數據分析領域的重中之重。于是又重新買了大學高數、概率統計、線性代數的教材進行了一番惡補。

針對LEVEL I的備考，我建議：

1.先大致了解考試大綱和真題，對考試難度有個初步認識。

2. 然后參照著大綱，開始學習CDA“從零進階”和“胸有成竹”兩本教材，仔細學習教材、注意教材編排的層次性，便于構建自己的知識體系。

3. 最后進行一些模擬題的練習，檢驗成效、查漏補缺。

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今后的發展規劃

希望自己在數據分析這一領域能夠更加深入的去鉆研學習，提升競爭力。LEVEL 1 的考試還是更偏重基礎理論一些，要想將所學知識運用到實際工作中，還需要更多的實操練習。也非常希望自己能將數據分析技術更多的運用到本職的金融工作中來，為業務發展起到一些作用。

Level 1 狀元(并列) —— 陳**

2015年畢業于天津某高校，畢業后就職銀行，主要從事數據分析和IT項目管理的工作。

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目前從事的工作

我在銀行業工作，前期做業務數據分析，目前參與人工智能相關項目的研發。

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報考的契機

報考CDA，一方面希望借著考試的機會來復習和鞏固相關的統計學基礎，另外也希望獲得數據分析師的專業認證。

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如何高效地備考

在準備考試的過程中，我主要學習了CDA提供的基本資料：考試大綱、大綱解析和視頻材料。其中，視頻前后看了兩遍?！督y計學》(人民大學出版社，作者:賈俊平, 何曉群, 金勇進)抽著看了一部分。

建議有專業基礎的同學們可以認真看一下視頻，不同的老師講解的角度不同，聽下來會對知識點多一層理解，真理總是殊途同歸；沒有專業基礎的同學建議學習《統計學》，這本書對跨專業的同學來說是入門級的好教材，深入淺出，而且覆蓋考點。希望大家不以考試為目的，認真學習，順便取得好成績！

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今后的發展規劃

今后在自己工作當中，希望結合傳統的統計學方法和前沿的機器學習方法，掌握新的平臺工具和語言，進一步提高對數據的處理能力，在自己的工作領域中，切實地解決業務問題、優化業務應用。

Level 2 大數據方向狀元 —— 李健

2015年畢業于中國藥科大學，畢業后就職于上海荻碩貝肯醫學檢驗所有限公司，從事市場推廣工作，職位為產品經理。目前中南大學研究生在讀。

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目前從事的工作

在一家基因檢測公司從事產品經理的職務，主要與市場信息打交道，研究一線銷售獲取到的結構化的或者是非結構化的數據；但是苦于方法手段的匱乏，往往不能對數據行之有效的提煉。

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報考的契機

工作上的止步不前讓我意識到，公司要想在競爭中處于不敗之地，數據才是生命力，是整個企業的靈魂，對數據的解讀就是對市場的探索。而步入21世紀，正式進入大數據時代，各種數據層出不窮，所以缺少的并非資源，而是缺少充分利用資源的方式方法。

自己正是以“經世致用”的思想，既然工作需要，那深入底層去尋找答案，也就是分析工具的提升；因此自己多方打探，逐漸入坑大數據，而 CDA 考試在大數據行業盛名已久，是對自己能力很有力的加強與驗證，因此報名參加 CDA 考試。

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如何高效地備考

1. 多學多練：

以實用為準，任何理論脫離實踐則一無是處；

2. 多方查閱：

網上其實有很多資源可以利用，有很多志同道合者分享經驗，為大家提供材料或是終南捷徑；

3. 認準標桿：

學習當然并不是盲目的學習，可以參加相關培訓，初入大數據行業，需要有一個良好的引導者，除了CDA相關課程之外，自己還參與達內項目實戰特訓等；

4. 張弛有度：

有相關基礎或者沒有相關基礎，大數據入門階段必然會經歷陣痛，也正好說明，如果能熟練掌握大數據技術，必然是行業中的佼佼者。所以，一開始的必須放下心態，虔誠的去學習，即使花一個星期去學習原本一天的課程也在情理之中。打好基礎最為重要，以后會慢慢發現自己漸入佳境，以至于后來三天的課程可以走馬觀花，一覽無余。

5. 精于原理：

大數據行業屬于新興行業，但是他的框架，其實就是java，了解工作原理，懂得基礎編程，進而提升到哲學層面的認識，往往能夠觸類旁通。

最后，考試只是檢驗學習成果的手段，真正的價值在于往后的歷練，考試即使考試通過也僅僅是萬里長征第一步。

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今后的發展規劃

在鞏固理論的基礎上，多參與項目的實戰，在實戰中不斷完善自己。

多了解底層實現原理，掌握scala等大數據底層編程語言，多寫基礎代碼，達到以不變應對萬變。

其他數據挖掘知識的完善，希望自己從數據搜集，數據庫建設，再到大數據分析，數據可視化等一步步完善，建立完整數據分析框架，一切以數據說話，為決策助力。

大數據工具的應用拓展，不僅僅著眼于市場分析等普眾的項目，多多涉獵時下大數據在醫療大數據、生物信息學分析等的應用。

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