张国成 LEVEL Ⅱ 持证人

目前我在通信运营商从事数字化转型方面的工作，主要负责客户经营、智慧营销所涉及的大数据分析、数据挖掘、标签建设等。

在此非常感谢我的公司。2020年集团公司提出数字化转型战略，为接应“数转“要求，公司领导推荐我们报考大数据建模方面的社会认证，主要是想通过认证快速提升大数据技能，为公司培养数字化转型人才，我有幸作为公司首批成员报考了本次CDA考试。

 案例操作题是难点

一定要做到心中有数

我之前从事大数据方面工作，有一定的知识域经验积累，因此本次备考时间不是很长，大概1个月时间左右。整个备考主要是围绕考试大纲来进行，利用下班后与周末的闲暇时间，进行阅读与实操。

在备考资料中，首推备考手册，一定是弄熟弄懂备考手册里的知识点，尤其是数学推算。

如果基础比较薄弱的考生，建议购买下考试配套的视频课程，视频课程也是仅仅围绕大纲进行展开，但李老师讲的更加详细，李老师准备的python套件对考生以的案例操作题还是今后的工作实践都很有帮助。

至于书籍的话可以看看考试推荐的《数据挖掘：概念与技术》机械工业出版社，作为备考手册的补充。

考试中的难点我觉得还是案例操作题，客观题根据大纲来备考完全没有问题，考试题目完成在大纲范围内，但案例操作题不一样，案例题得分是根据预测结果的准确性高低进行排名打分，排名后25%将不得分，直接影响考试成败。

案例题考试时间仅仅2个小时，在这么短的时间内，对一份陌生的、混乱的数据进行清洗、分析与洞察，并取得良好的F1值，时间还是比较紧张的，因此要提前做好案例题的演练与准备，做到心中有数。

对备考者的建议方面，我有以下几点：

1.关于客观题，考试手册里的知识点至少看三遍，确保要求掌握的知识点全部掌握，确保决策树的信息增益、gini值、贝叶斯概率、线性回归参数等计算会算。

2.案例题：要亲自实践，做好缺失值、异常值、归一化等常用的数据预处理方法，掌握一两个分类算法的调参方法。

3.对照模拟题，学会举一反三，融会贯通。

今后的职业发展规划，我打算从以下几点：

一是学以致用，将参加认证考试所学的知识和技能用在生产实践中，为公司内部数字化转型贡献个人最大增益。

二是知识燎原，组织公司内部相关人员开展大数据学习，为企业培养储备更多的大数据转型人才。

三是强化学习，进一步提升自身技能，向Level III 数据科学家冲刺。    

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敬请期待哦！