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公司推动数字化转型 我有幸作为首批成员报考CDA认证| LEVEL Ⅱ 持证人分享

2020-09-16

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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第十二届CDA认证优秀考生直播经验分享

敬请期待哦!


完 谢谢观看

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