数字化管理工程师考试内容

数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：1、简介如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。2、关于数据挖掘项目这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：他一开始是如何描述这个项目的项目持续了多长时间这个项目的关键问题是什么问题是如何得到解决的在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么最有趣的阶段又是什么在他眼里，客户是怎么样的团队的其他成员又是如何表现的从中获得了什么样的经验在这个面试阶段，不仅要提问关于“what”的问题，还要很多关于“why”的问题。因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。3、关于数据挖掘的流程考察候选人对于工作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。有很多时候，候选人对这些规范不以为然。虽然说从不同的角度来看待问题是一种创新，但是创新也需要建立在坚实在流程标准之上。因为它可以保证我们不会出现大的纰漏。必要的时候，可以用白板让候选人画出流程图。并让他评价这些工作中最为重要或需要反思的地方。因为建模工作不可能一次完成，反复的提炼问题、建立模型的情况是经常遇到的。另外可以在某个挖掘流程进行深入考查，例如询问对方如何避免过度拟合，如何从大量的候选变量中进行筛选，如何评价或比较模型的效果。4、解决问题软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。让候选人对报告进行研究，表达报告中结论的意义，提出其中所存在的问题或不足，提出改进或补救的方法。5、收尾在面试的最后阶段，需要回答候选人的其它提问，并使之相信本公司在本行业中的优势地位，以及在职业生涯中的作用。在完成面试后，需要立即将面试记录进行整理存档。面试是一件苦差事，但也是一个交流学习的机会。通过面试可以了解到其它人遇到的问题，以及他们是如何解决的。

数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：

他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。

他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。

他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。

为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：

1、简介

如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。

2、关于数据挖掘项目

这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：

他一开始是如何描述这个项目的

项目持续了多长时间

这个项目的关键问题是什么

问题是如何得到解决的

在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么

最有趣的阶段又是什么

在他眼里，客户是怎么样的

团队的其他成员又是如何表现的

从中获得了什么样的经验

在这个面试阶段，不仅要提问关于“what”的问题，还要很多关于“why”的问题。因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。

3、关于数据挖掘的流程

考察候选人对于工作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。有很多时候，候选人对这些规范不以为然。虽然说从不同的角度来看待问题是一种创新，但是创新也需要建立在坚实在流程标准之上。因为它可以保证我们不会出现大的纰漏。

必要的时候，可以用白板让候选人画出流程图。并让他评价这些工作中最为重要或需要反思的地方。因为建模工作不可能一次完成，反复的提炼问题、建立模型的情况是经常遇到的。

另外可以在某个挖掘流程进行深入考查，例如询问对方如何避免过度拟合，如何从大量的候选变量中进行筛选，如何评价或比较模型的效果。

4、解决问题

软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。让候选人对报告进行研究，表达报告中结论的意义，提出其中所存在的问题或不足，提出改进或补救的方法。

5、收尾

在面试的最后阶段，需要回答候选人的其它提问，并使之相信本公司在本行业中的优势地位，以及在职业生涯中的作用。在完成面试后，需要立即将面试记录进行整理存档。

数据治理工程师证书有用吗：有用。

目前，越来越多的企业已开始把数据治理工程师证书作为数据治理岗位优先录取的一项内容，另外一大部分企业也在积极鼓励在职的数据治理人员去考取数据治理工程师证书。可见数据治理工程师证书尤为重要。下面就来分析一下考取证书的好处。

一、数据治理工程师证书对企业的好处：1持证人员从自身技能的角度来看待数据素养，洞察并且创造新的数据。2 多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方，有数据治理工程师证书可以获得额外最多10分。

3将数据影响到企业的各个方面，可以高效的解决公司的困难，有效的融入到公司文化。4帮助部署数据计划，并扩展到其他领域和部门，成为员工、利益相关者和决策者之间的常态。5数据治理是非常重要的领域，为企业降低运营成本、提高企业数字化运转的效率。让企业的竞争力更够更上一层楼。

数据治理工程师的工作如下：1. 负责流程行业数据治理项目的实施工作，利用数据治理工具完成数据采集、清洗、存储、结构化、主题数据设计、模型构建等，推动数据治理项目的顺利开展。

2.负责数据仓库设计、建模、数据etl，对内及对外提供高质量的数据服务。

3.参与制定数据标准和数据规范，参与数据应用系统需求分析、建模、开发、用户培训等。

4.协助客户检验数据治理各项制度，包括元数据、主数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产管理等的执行效果评估。

5. 完成数据治理平台工具的安装、部署、测试及上线，展示数据治理、数据应用成果。

央视网消息（焦点访谈）：职场有个说法叫“证多不压身”，就是说拿到的职业资格证书越多，越好找工作。这也催生出了社会上各种各样的职业认证，其中不乏靠发证敛财，借培训钱的机构。为了治理这种乱象，这几年国家先后7次取消了几百项职业资格认证，并且要坚决防止已取消的职业资格“死灰复燃”，任何单位组织，都不得变相开展资格资质的许可和认定。然而就是在这样的严管之下，一些机构和个人依旧在公开组织大规模的所谓培训，开展国家明令已经取消的职业资格认证，只不过换了一个马甲，声称自己进行的是“国际认证”。这种很能唬人的国际认证是怎么一回事呢？

那么这家叫做“美国认证协会中国总部”的机构，究竟有没有取得我国主管部门颁发认证的资质呢？

记者登录了国家人社部设立的外国职业资格证书查询平台，在“国际证书查询”一栏中，输入美国认证协会发放的证书编号后，却根本查询不到任何结果。

无论中国心理学界、美国心理学界同行，还是美国加州相关政府部门，对这家能够颁发注册国际心理咨询师认证的美国认证协会都一无所知。那么这位中国区负责人反复提及的“广泛认可”究竟是谁的认可呢？

原来这家公司在美国主要是做职业技能培训，就是这样一家培训公司，到了中国就做起了心理咨询师的资格认证。

一份培训结业证书，变成了是国际专业的职业资格认证；培训公司变成了专业协会。

就在记者调查接近尾声的时候，又接到了培训机构的电话，告知有另外一个国际心理师的认证可以考。

从记者的调查来看，美国认证协会中国总部负责发所谓的国际认证证书，培训机构负责收价格不菲的培训费，他们的关系不言自明。这样的资格认证虽然没有什么含金量，却让有些人赚了不少真金白银。如此鱼龙混杂、滥竽充数的培训和认证，不仅扰乱了行业正常发展秩序，也使得旨在激发市场主体内在活力和社会创造力的国家政策打了折扣。对此不仅消费者要警惕，管理部门也应该对它们好好“认证”一下。

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所以，看看是否很眼熟？ 自己看吧，不做任何评论。

AutoCAD工程师认证考试是为提高就业大学生、大中专、职业技术院校在校学生以及企事业单位的工程技术人员的数字化设计能力而实施的应用、专业技术水平考试。1它的指导思想是既要有利于机械设计、建筑设计等领域对专业工程设计人才的需求，也要有利于促进高等教育与职业教育各类相关课程教学质量的提高。考试对象为大学、研究生院、大中专、职业技术院校的在校考生以及企事业单位的工程技术人员。基本要求：要求考生比较系统地理解AutoCAD的基本概念和基本理论，掌握其使用的基本命令、基本方法，同时要求考生具有一定空间想象能力、抽象思维能力，主要是考核AutoCAD 2010中相对高级的各种功能，包括人机交互、图档管理、对象生成与修改的高级功能、三维建模的高级方法、注释与剖面线填充、打印和发布图形，以及数据共享等方面。要求考生在掌握基本操作的基础上能综合运用所学的知识、方法进行复杂产品的设计和开发等级分类：Autodesk AutoCAD软件认证项目前有AutoCAD工程师（1级）和AutoCAD工程师（2级）的认证。试题类型：Autodesk AutoCAD软件认证题型为选择题。题目包括单选题和多选题。描述：该等级的考试，主要是考核AutoCAD中的各种功能，包括人机交互、图档管理、对象生成与修改的高级功能、三维建模的方法、注释与剖面线填充、打印和发布图形，以及数据共享等方面。其中又以生成与修改对象、图档管理、人机交互、三维建模和注释与打印为主要内容。主要内容简要说明如下。（1）人机交互：人机交互包括图形的修复与保存；用户界面、工作空间、工具按钮等的创建或自定义，以及快捷特性的设置等；（2）图形组织与图档管理：图层的使用与使用图层来管理图形文件；视口的使用等；以及外部参照使用、图形标准的作用等；（3）工作过程管理：图纸集的视图管理；图纸的传输和输出等；（4）生成与修改对象：相对与极轴坐标；选择模式；阵列、旋转和缩放；（5）三维建模：放样建模和扫掠建模；夹点编辑；渲染、灯光与材质的功能增强；（6）注释与剖面线填充：缩放注释；尺寸与文字标注；图案填充与边界。（7）打印和发布图形：布局视口、控制发布图形；（8）数据共享和协作：图形安全、DWF参考图与电子传递。难度：AutoCAD软件认证考试分AutoCAD工程师（1级）和AutoCAD工程师（2级）两个级别。AutoCAD工程师（1级）相对比较简单，考试内容主要还是以软件的应用为主，熟悉命令的操作是得分的关键，必须一次性通过。AutoCAD工程师（2级）考试是在AutoCAD工程师（1级）考试后面的一个更高等级的认证考试，相对于AutoCAD工程师（1级）认证来说，对参加认证人员的要求也较高，各种自定义功能、视口的设置、生成与编辑对象的不常用但重要的功能，都是在平时绘图时不容易注意，但对提高绘图技能、提高绘图精度等方面有很大的帮助。但只要绘图熟练、对软件常用功能比较熟悉，将有助于顺利通过该考试。

数据分析师考试科目有这些：

CDA Level Ⅰ

面向范围：人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

1. 零基础就业转行者、应届毕业生

2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者

3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

岗位去向：商业（业务）分析师、初级数据分析师、（数据）产品运营、（数字）市场营销、数据专员等

CDA Level I 包含以下科目：《职业道德与操守》、《数据库与 SQL 基础》、《统计学（初级）》、《业务数据分析》、《数据可视化》

PART 1 数据分析概述与职业操守（占比3%）

PART 2 数据结构（占比15%）

PART 3 数据库基础（占比17%）

PART 4 描述性统计分析（10%）

PART 5 多维数据透视分析（10%）

PART 6 业务数据分析（30%）

PART 7 业务分析报告与数据可视化报表（15%）

CDA Level II

面向范围：企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。

1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。

2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。

岗位去向：数据分析师、（数据）产品运营经理、（数字）营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理（质量）等

CDA Level II 包含以下科目：《数据采集与数据处理》、《统计分析》、《商业策略分析》、《数据治理》

PART 1 数据采集与处理（占比12%）

PART 2 数据模型管理（占比3%）

PART 3 标签体系与用户画像（占比5%）

PART 4 统计分析（占比25%）

PART 5 数据分析模型（占比40%）

PART 6 数字化工作方法（占比15%）

CDA Level III

面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。

1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。

2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。

岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等

CDA Level III 包含以下科目：《数据挖掘与高级数据处理》、《自然语言处理与文本分析》、《算法应用与实战》

PART 1 数据挖掘概论（占比15%）

PART 2 高级数据处理与特征工程（占比25%）

PART 3 自然语言处理与文本分析（占比20%）

PART 4 机器学习算法（占比40%）

PART 5 机器学习实战（案例操作部分）

数据分析师考试评价目标：cda数据分析师课程理论知识直接应用于项目数据分析和投资决策工作，根据项目决策的需要，对项目各种相关数据进行精算和评估。

想要了解更多关于数据分析师的问题，可以咨询一下CDA认证中心。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职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

1、CDALevelⅠ：CDALevelⅠ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

2、CDALevelⅡ：在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件。

熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

3、CDALevelⅡ：在LevelⅠ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合R、python等软件，形成严密的数据分析报告。

4、CDALevelⅢ：数据分析专家需要掌握CDALevelⅡ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。

扩展资料

报名条件

申报参加CDA数据分析员专业技术培训人员，具备统计学、计算机、金融、经济和会计学等专业大专以上学历。申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。申报人员所出具的国家教育部承认的正规国民教育学历证明，必须真实有效，不得假冒伪造或修改。

报名方式

登陆CDA数据分析员网站，点击“在线报名”填写报名申请表并在线提交；或在下载资料中下载《数据分析员报名申请表》，填写学员信息后传真至报名处。

对报名申请表的信息进行初审后，工作人员通知学员递交电子版学历证明和身份证至报名处。学员缴纳学费之后领取教材以及相关资料。

参考资料来源：百度百科-CDA数据分析员

参考资料来源：百度百科-cda