近日，福州大学学子在CDA数据分析师一级考试中斩获佳绩，充分展现了学校在数据分析领域的教学成果与学子们的卓越风采。
本次考试吸引了福州大学近30位同学踊跃参与。在黄荣义老师的全程督导下，同学们积极报名并高效备考。考试内容丰富且全面，涵盖数据分析概述与职业操守、数据结构、数据库应用、描述性统计分析、多维数据透视分析与趋势分析法、业务数据分析、业务分析报告与数据可视化报表以及数据管理等八大板块，全方位、多层次地考察了同学们在数据分析领域的理论基础与实践能力。
考试于 3 月 15 日和 16 日上午 9 点 30 分两个批次正式开始，时长为 2 小时。同学们在考场上沉着冷静、从容应对，凭借扎实的专业知识储备与良好的应试能力，最终取得了 84% 的高通过率，远超 CDA 数据分析师一级考试平均通过率。这一成绩的取得，离不开同学们的刻苦钻研与不懈努力，也离不开黄荣义老师在备考过程中的精心组织与督促。通过此次考试，同学们在数据分析师的道路上迈出了坚实而有力的第一步，为未来的职业发展筑牢根基。
在此，向通过考试的同学们致以热烈的祝贺！希望同学们在未来的学习与工作中，继续保持对知识的渴望与热情，秉持进取精神，不断提升自身数据分析能力，以更加饱满的热情和昂扬的斗志，在数据分析领域深耕细作，为学校赢得更多荣誉，为行业发展注入新的活力与动力，书写属于自己的精彩篇章。
在数字化浪潮的推动下，CDA 数字化人才认证为高校学子提供了宝贵机遇。它不仅是专业学习的平台和行业标准的指引，更是助力学生在数据分析领域脱颖而出的有力支撑。福州大学学子的优异成绩，正是 CDA 赋能高校教育的生动体现。未来，CDA 将持续连接学术与产业，为数据分析人才培养注入动力，助力更多学子实现职业梦想，迎接数据时代的机遇与挑战。
更重要的是，CDA 为大学生未来就业提供了明确方向和重要砝码。它让学生在求职时更加自信，有底气争取优质岗位和理想薪酬。希望每一位学子都能借助 CDA 的力量，在数据时代大展宏图，书写属于自己的精彩篇章！
随着企业对数据分析的依赖程度加深，掌握数据分析技能成为了许多求职者的目标。
为了获得企业的青睐，可以学习CDA数据分析，获得CDA（Certified Data Analyst）认证，不仅能够提升个人的职业技能，还能在
竞争激烈的就业市场中脱颖而出，很多企业在招聘时会注明：CDA数据分析师优先
。
CDA认证小程序里面有很多业务数据分析的模拟题，如果数据分析能力已经掌握的不错了，可以扫码测试了解自己的真实水平。
在数字化浪潮中，数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力，数据分析人才的需求持续飙升。你是否渴望抓住这一机遇，踏入高收入的数据分析师行业，实现职业逆袭？
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为什么选择这门课程？
1. 降低门槛，文商科友好
担心自己专业不对口，难以入门数据分析？CDA数据分析脱产就业班专为零基础人群设计，精心打磨的课程体系巧妙化解专业壁垒。无论你是文商科背景，还是零基础小白，都能轻松上手。课程从基础概念、工具操作到业务逻辑，逐步深入，带你稳步踏上数据分析学习征程，实现从数据小白到数据精英的华丽蜕变。
2. 强大师资，专业引领
师资团队汇聚学界、实务界的专家讲师、企业资深分析师和行业大牛，代表着国内数据分析培训的顶尖水平。他们不仅拥有深厚的理论知识，还具备丰富的实战经验，能将晦涩的理论知识融入实际案例中讲解，让你轻松理解。在学习过程中，以问题为导向，引导你深度思考，提升解决复杂问题的能力，培养敏锐的数据思维和扎实的数据素养。
3. 技能全覆盖，职场无缝对接
课程内容紧密贴合行业需求，渐进式地涵盖了数据分析所需的各类工具及编程语言，如Excel、SQL、Python、PowerBI等。通过大量实际案例和行业数据，带你深入学习常用分析技能，确保你学完就能在零售、电商、金融等多行业多场景中独立完成数据分析工作。同时，课程还从职场综合能力要求出发，为你提供职业规划指导，帮助你选择适合自己的职业发展路线，快速提升岗位匹配度，实现从校园或原岗位到数据分析岗位的无缝对接。
课程内容介绍
基础夯实阶段
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工具与思维预备
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预习阶段提供Excel、数据库、PowerBI等工具的预习视频，帮你提前熟悉工具操作。业务前台人员数据思维训练营则培养你的数据思维，为后续学习打下坚实基础。
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Excel数据分析进阶
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深入学习表格结构数据的处理技巧，掌握各类指标的应用、设计与分析，学会运用帕累托分析法、四象限分析法等业务分析方法，以及价值模型、漏斗模型等业务模型。
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业财融合与财务数据分析
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了解业务和财务的紧密联系，熟悉三大财务报表指标，学会资产负债分析、利润分析和杜邦分析，完成财务分析报告。
技能提升阶段
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统计学与多维数据分析
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系统学习统计学基础，涵盖描述性统计、统计分布、推断性统计等知识，学会运用ABtest分析运营方案。
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数据库与数据管理
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深入学习SQL数据库，掌握数据定义、操作、查询语言，学会单表和多表查询，运用各种函数解决实际问题。
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Python编程与应用
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从Python编程基础学起，掌握数据类型、语法规则、控制流语句和自定义函数。深入学习Numpy数组分析、Pandas数表分析和数据清洗。
高级进阶阶段
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数据挖掘与机器学习
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学习数据挖掘基础内容，掌握相关分析、线性回归、逻辑回归等统计建模方法，了解模型评估和正则化技术。
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深度学习与人工智能
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探索深度学习之神经网络、AIGC生成式人工智能路线图，了解编码器、迁移学习和Transformer架构，掌握GPT技术架构与训练方法。
实战与就业保障阶段
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大型项目实战
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参与跨国企业完整数据分析实战案例，在项目现场专家的评审与1V1指导下，进行探索性实操，制作分析报告。
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