CDA 数据科学研究院于近日成功举办了 CDA 认证考试第一季度专家研讨会。本次研讨会邀请了数据要素价格形成与认定创新实验室首席数据官王安老师、北京邮电大学陈远祥老师、合析信息科技李奇老师，以及 CDA 数据科学研究院的赵坚毅博士和徐杨老师共同参与。

在研讨会上，各位专家结合自身丰富的经验，对 CDA 认证考试的大纲、教材、题库及课程标准提出了独到的见解。他们强调了企业在业务链中数据工作的定位，包括上下游的协作，并特别指出业务场景与数据分析结合的重要性。此外，专家们还提出领导力和协同力的培训考察需求，以帮助学生实现职业价值。

AI在数据相关工作中的应用与挑战

研讨会上，专家们深入探讨了AI在数据相关工作中的应用及其面临的挑战。AI技术极大地提升了数据分析的效率，但同时也带来了一些问题，如结果不稳定、理论与操作之间的差距，以及企业对零基础员工培训预期。为了应对这些挑战，教学内容需要与实际业务需求紧密相连，以便学生能更好地理解和应用所学知识。通过引入具体案例，帮助考生在考试和实际工作中运用所学知识解决实际业务问题。推荐系统、文档检索增强等应用场景逐步成熟，数据交易与隐私保护成为未来重点，已经融入课程标准设计中。

新版教材与数据分析师的职业发展

围绕新版教材的编排方式及其在数据分析教育中的应用，专家们进行了详细讨论。新版教材将理论知识与实践操作分开，便于内容的更新和学习者的灵活使用。讨论进一步深入到数据分析的实际工作场景，特别是在一些项目的数据定价中，强调了数据分析的价值导向和选题的重要性。此外，还提到了数据分析人员在工作中面临的挑战，比如如何将数据与决策场景有效结合，以及在不同职业级别中所需技能的差异。专家们一致认为，在培养数据分析师时，应注重将技术与业务紧密结合，以实现更高的职业价值。

深度学习与知识图谱在科研及应用中的交叉融合

专家们围绕深度学习和知识图谱在科研及实际应用中的融合进行了深入探讨。讨论内容涵盖了深度学习在社交领域的应用，知识图谱在社交网络关系推理、推荐系统以及其他领域的应用。同时，也讨论了联邦学习在数据交易中的应用，以及企业使用大模型进行训练的不同方法，包括利用私有数据训练大模型，以及通过构建支付知识图谱以增强检索和解决文档之间的割裂问题。此外，还提到了未来大模型在企业中的广泛应用前景，以及对于参与者的理解和参与度的要求。

数据战略与业务分析模块的紧密结合

本次课程新增了两个核心模块：一个是关于数据的基本概念，占比虽小，但涵盖了重要的思维方面内容；另一个重点部分是战略与业务数据分析，主要从最终产出物出发，倒推所需步骤和资源。这一模块包括了数据需求、分析步骤以及如何产出分析报告或图表等。特别指出，战略数据分析和业务数据分析在操作思路上有所不同，针对不同的应用场景，课程进行了详细的讲解和区分。此外，数据分析方法部分整合了常见的业务模型，使得分析方法更具行业通用性。

数据伦理与合规性的强化

在此次研讨会上，专家们还特别强调了数据伦理与合规性的重要性。随着数据科学的快速发展，数据隐私和安全问题日益凸显。专家们指出，数据分析师不仅需要掌握技术技能，还需要具备强烈的数据伦理意识。新版教材中增加了关于数据伦理和合规性的章节，涵盖了数据保护法律法规、隐私政策以及数据使用的道德规范等内容。通过这些内容的学习，学生能够更好地理解如何在实际工作中合法合规地使用数据，避免因不当操作引发的法律风险。

项目实战与综合能力培养

专家们一致认为，项目实战是提升学生综合能力的关键环节。因此，新版教材和课程设计中特别强调了项目实战的重要性。在每个模块结束后，都设置了相关的实战项目，要求学生运用所学知识解决实际问题。这些项目不仅涵盖了数据分析的各个环节，还包括数据采集、清洗、建模、可视化和报告撰写等。通过这些实战项目的训练，学生能够在真实的业务场景中锻炼自己的综合能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

CDA认证考试第一季度专家研讨会成功举办，各位专家围绕数据科学教育的多个方面进行了深入讨论，并提出了许多有价值的建议。通过不断优化考试大纲及教材内容、增加项目实战环节以及加强企业合作。未来，CDA将继续关注数据科学领域的最新动态，不断更新和完善考试大纲和课程标准内容，以满足企业和市场的需求，推动数字化人才标准的普及和发展。