今日必看|间隔第12届CDA考试还剩2个月！这份备考攻略请你查收！
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但对于许多考生来说 ， 没有备考经验 ， 不知道应该如何备考？今天 ， 我来指导大家应该如何备考 ， 让大家充分准备 ， 拿下CDA考试 。 在CDA考试大纲中为新考生讲解备考经验一下 。
如何进行有效的、有针对性的备考？
——LEVEL 1 业务数据分析师
LEVEL 1 学习内容涉及描述性统计、推断性统计、SQL数据库基础、数据采集以及数据建模分析等多方面的知识和技能 ， 其知识系统且理论性强 ， 所以学习时不要死记硬背 ， 而要讲求学习技巧 。
CDA认证考试 Level Ⅰ 的难点分析
SQL和统计学的部门相对是比较简单的 ， 多加练习即可把握 。
比较难的是多元统计的 ， 假如不是统计学专业系统学习过的话理解起来仍是比较吃力的 。 主成分分析、因子分析、聚类分析、分类分析、逻辑回归的概念理解起来都非常难题 ， 就更谈不上应用了 ， 实际上这些也是把握起来比较难题的部门 。 建议多通过视频进行学习 ， 重复观看 ， 通过老师的讲解逐渐建立起多元统计的思维和逻辑 ， 吃透理解知识点 ， 达到可应用的层面 。 考试碰到同类型的题目 ， 也不慌 。
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对备考者们的建议
首先要有充分的时间备考 。 临时抱佛脚也许可以侥幸通过考试 ， 但对于自己把握知识没有太大的匡助 ， 究竟考试是为了学习 ， 不可本末倒置 。
其次要有坚持不懈的精神 。 简朴的知识不可大意 ， 学到通透为止 ， 复杂的地方不畏惧 ， 死磕到底 ， 要树立起终身学习的信念 。 考试通过并不意味着结束 ， 而仅仅意味着开始 。
第三要有提高效率的方法 。 对于初学者来说 ， 你能碰到的绝大多数题目都有大神帮你解决 ， 并且写成了博客 ， 可以到CSDN上去搜一搜 ， 相信你会有很大的收成 。
——LEVEL 2 建模分析师方向
考试涉及数据挖掘基础理论、数据预处理、猜测型数据挖掘模型、描述型数据挖掘模型四大部门 。
CDA认证考试 Level Ⅱ 建模分析师的难点分析
客观题中会有些迷惑性的选项或字样 ， 假如不加辨别很轻易犯错；还有些之前未了解过的算法 ， 很难在较短时间内有深刻记忆；案例操作题中缺失值 ， 需要使用合适的值填充缺失值 。 算法细节不好理解 ， 需要从多个角度反复思索 。 碰到有较大的题目 ， 好比如何选择合适的算法 。 在算法选择后 ， 如何调整最优参数来晋升模型猜测或分类的准确度 。 如有一起备考可以讨论的伙伴 ， 会大大减少这方面的困扰 。
CDA2建模比拟CDA1来说更偏重于实战多一些 ， 所以对我这种实战大于理论的人来说更适应一些 。 印象比较深刻的是在做第二套模拟题时遇到一道计算贝叶斯的问题 ， 算出来的谜底和标准答案不一致 ， 群里讨论了很久 ， 最后仍是依赖CDA老师给出了解题思路 。 所以群内讨论是一个很好的学习方法 ， 只有沟通交流才能迅速提高 。
对备考者们的建议
大纲中的内容要全部把握 ， 参考书尽量看 。 温习到位的话 ， 理论题分数差距不大 ， 重点在实操题 ， 多动手 ， 多尝试 。 考试涉及到的内容多 ， 范围广 ， 在预备的时候要抓重点；另外案例操作题先要理解数据 ， 理解数据背后的业务逻辑 ， 不要直接就练习模型 。
——LEVEL 2 大数据分析师方向
最后 ， 我们来聊一聊LEVEL 2 大数据分析师 。
CDA认证考试 Level Ⅱ 大数据分析师的难点分析
1）Hadoop和Spark运行机制不易理解 ， 有前提的应去藏书楼寻找相关书籍 ， 多看多思索多记忆 ， 阅读源码和断点调试有助于理解 。
2）SparkMLlib机器学习部门内容较多 ， 也是实操的重点内容 ， 应结合实例加深对各个算法的理解 。
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