cda难考吗？ cda考试科目

推荐答案

对于有一定驾驶经验并且认真备考的人来说，CDA考试并不是非常难。但是，CDA考试的通过率相对较低，部分人可能会觉得其中一些科目的考试内容有一定的难度。

CDA考试主要包括理论考试和实际操作考试两部分。理论考试包括道路交通安全法律、交通信号、驾驶技术和安全知识等方面的考察。实际操作考试则是考察考生在实际驾驶操作中的技能。

为了提高通过CDA考试的概率，考生可以采取以下一些建议：

1. 认真学习：阅读并理解驾驶驾车操作手册（即《机动车驾驶证申领和使用规定》），掌握相关法律法规、交通信号和安全知识。

2. 制定计划：建立学习计划，有计划地学习和复习考试内容，逐步提高自己的理论知识水平。

3. 刷题练习：通过模拟考试、刷题等方式进行练习，熟悉考试题型和答题技巧。

4. 实践训练：参加正规的驾驶培训班或找合格的教练进行实际驾驶技能的培训和练习。

5. 自信应对：考试前保持积极心态和自信，避免紧张情绪对考试表现的影响。

请注意，CDA考试的难易程度因地区和个人而异。为了顺利通过考试，建议您在备考期间做好充分的准备并与专业教练进行指导。

其他回答

感谢您对CDA数据分析师的关注。

考试需要线下上机答题的。详细考试安排如下图，小伙伴可以仔细了解。

考试简介

CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、咨询、电信、零售、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

“CDA数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、咨询、电信、零售、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。CDA数据分析师行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA数据分析师中英文认证证书。

报考条件

Level I：无要求，皆可报考

Level II：（满足以下之一皆可报名）

1. 获得CDA Level Ⅰ认证证书

2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上

3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上

Level III：（满足以下之一皆可报名）

1. 获得CDA Level Ⅱ认证证书

2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上

3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上

（注：上述数据分析相关工作不限制行业，工作可涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理，大数据架构等内容。）

报考流程

考试通过者可获得CDA数据分析师中英文双证书，其中中文证书由经管之家认证，英文证书由CDA INSTITUTE认证。

权威性CDA数据分析师人才行业标准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于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性，CDA证书已获得如中国银行、招商银行、中国烟草、IBM大数据大学，中国电信，国家电网，苏宁易购，德勤，猎聘，CDMS等企业机构的认可。

专业性CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化，专业化，国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，随报随考、专家命题、评分公平、流程严格，更具含金量。

权益性CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份，可在CDA认证考试中心查询，证书确保唯一性与防伪性，持证人还可获得电子徽章，加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

PART 1 数据分析概述与职业操守（占比 3%） a. 数据分析概念、方法论、角色（占比 1%） b. 数据分析师职业道德与行为准则（占比 1%） c. 大数据立法、安全、隐私（占比 1%） PART 2 数据结构（占比 15%） a. 表格结构数据特征（占比 2%） b. 表格结构数据获取、引用、查询与计算（占比 3%） c. 表结构数据特征（占比 5%） d. 表结构数据获取、加工与使用（占比 5%） PART 3 数据库应用（占比 17%） a. 数据库相关概念（占比 1%） b. DDL 数据定义语言（占比 2%） c. DML 数据操作语言（占比 2%） d. 单表查询（占比 3%） e. 多表查询（占比 3%） f. 子查询（占比 3%） g. 数据库函数（占比 3%） PART 4 描述性统计分析（10%） a. 统计基本概念（占比 2%） b. 数据的描述性统计（占比 3%） c. 统计分布（占比 3%） d. 相关分析（占比 2%） PART 5 多维数据透视分析（10%） a. 多表透视分析逻辑（占比 3%） b. 多维数据模型（占比 3%） c. 透视分析方法（占比 4%）

PART 6 业务数据分析（30%） a. 数据驱动型业务管理方法（占比 3%） b. 指标的应用与设计（占比 12%） c. 业务分析方法（占比 15%） 客户分析 商品分析 流量、转化分析 行为效果分析 业务分析模型 业务分析方法 PART 7 业务分析报告与数据可视化报表（15%） a. 可视化分析图表（占比 5%） b. 撰写业务分析报告（占比 5%） c. 创建数据可视化报表（占比 5%）