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首先，CDA认证考试参加是可以不参加任何课程的培训辅导。是否参加企业的课程都在于个人自由选择，如果对于自己自学和实操能力有信心，靠网络资料自学也不是没可能通过。CDA持证人并不都是CDA教育类课程的学员。报机构的教育课程实际上更多的是因为有老师带着可以系统地学习与实践，学习起来事半功倍。
CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、咨询、电信、零售、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。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数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、咨询、电信、零售、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
CDA数据分析师行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及*企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA数据分析师中英文认证证书。
【报考条件】
Level I:无要求，皆可报考
Level II:（满足以下之一皆可报名）
1.获得CDA Level Ⅰ认证证书
2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上
3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上
Level III:（满足以下之一皆可报名）
1. 获得CDA Level Ⅱ认证证书
2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上
3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上
（注:上述数据分析相关工作不限制行业，工作可涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理，大数据架构等内容。）
【考试方式】
Level Ⅰ业务数据分析师:135分钟（15分钟阅读考试指南+120分钟正式答题），客观题（单选+多选），上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。
Level Ⅱ建模分析师:前105分钟（15分钟阅读考试指南+90分钟正式答题），客观题（单选+多选），上机答题；后120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如:SQL ,PYTHON,SPSS MODELER,R SAS,WEKA,等，进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件）。考点请参考CDA Level Ⅱ建模分析师考试大纲。
Level Ⅱ大数据分析师:前105分钟（15分钟阅读考试指南+90分钟正式答题），上机答题；后120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（具体准备工作参见考试大纲中的详细说明）。考点请参考CDA Level Ⅱ大数据分析师考试大纲。
Level Ⅲ数据科学家:
*阶段:165分钟（15分钟阅读考试指南+150分钟正式答题），客观题+主观题，上机答题。
第二阶段:1个月内，项目案例，开放自由答题。提交项目结果，30分钟，线上面试答辩。（*阶段考试通过者，才有资格参与第二阶段面试）。项目案例考试安排通过邮件发送。考点请参考CDA Level Ⅲ数据科学家考试大纲。
【
【报名费用】
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
考cda二级，一定要参加培训吗？目前的数据分析师培训都要参加培训，比如CDA 、CPDA、还有电子商务协会的数据分析师给你一个客观的建议。CPDA和CDA代表了数据分析领域的良好发展，都是好的。但你首先要想一想自己需要什么，其次再去各自网站看看相应的授课大纲，师资力量，学员对象，学习能达到的程度等，自己来做对比。外面每个人说的都不是很准确，你需要什么就学什么。关于你说的那几点我可以简单给你说下:
就行方向:CDA是商业数据分析，是根据目前企业中对数据分析师的需求划分为三个等级，业务数据分析师（LEVEL 1），数据建模分析师（LEVEL 2），数据分析专家（LEVEL 3），具体的描述去官网上看。CPDA是项目数据分析，偏向投资行业、企业管理，没有等级划分，做项目评估的适合。
薪资:按照CDA三个等级来说，薪资也是不同的层级，每个企业薪资也不一样，所以无法评估具体数目，但根据学员就业的状况看，LEVEL 1可达10k-15k之间，2和3的当然会更高。
证书含金量:两者都是工信部颁发证书，证书都有敲门砖作用，但是因为国内数据分析不是很成熟，企业主要看的还是技术和经验，所以劝你淡化证书，注重技术的培训。
教材可以在网上购买，CDA目前有LEVEL 1的三本系列教材，京东直接搜索“CDA数据分析师”就有，CPDA的有一本培训教材。
*给你的建议是，数据分析只是为企业业务服务的工具，他不像英语，你考个托福雅思就可以去国外留学了，至于英语好与坏对自己影响不大。但是数据分析你要真不会，不管有什么证，企业还是不会要你的，要真有几下子，按照目前国内数据分析人才空缺有1000万的情况，去哪里都不是问题。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师分为CDA数据分析员和CPDA数据分析师，两者关系见下图:
CDA数据分析员考试和CPDA数据分析师考试区别见下:、
两者相同点:通过学习可以学到数据分析专业知识:
不同点:考试界过后，CPDA数据分析师会颁发工业和信息部教育与考试中心颁发的《数据分析师职业技术证书》和由行业主管会*商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书》这套证书体系已经取得了市场的广泛认可，并且在猎聘等招聘网站中，也作为很重要的一项技能，更重要的是，这是国内成立数据分析事务所的必备条件；证书见下图
CDA数据分析员考试界过也会颁发工业和信息化部教育与考试中心颁发《数据分析员职业技术证书》；但是CDA考试界过*商业联合会数据分析专业委员会颁发《数据分析员人才档案信息证明》，该证书可进入*商业联合会数据分析专业委员会人才信息库。登录协会官网数据库可查询数据分析员人才信息。CDA证书见下:
考试详情会在CPDA数据分析师网公布，希望能帮到您考数据分析师认证，必须要报机构培训吗？不报不能报考吗？不是哦，我刚报考的CDA数据分析师考试，没通过什么机构啊，完全是自学备考，完了上CDA数据分析的官网报名考试就好，你说的培训是不是指跟认证考试相关的课程，CDA也有相关的课程，但不是非要报培训才能考试的，完全看你的实力水平如何，如果你没什么基础，就可以买课程来作为辅助，如果没这方面的需求，也可以不买课程啊，一样可以报考，不存在强买强卖的道理。千万别相信报培训就能拿数据分析师认证这样的话，据我所知，目前国内数据分析行业，就CDA的证书认可度高，别的什么认证机构，你还是谨慎一点吧。CDA考试一定要报班吗？可以自学吗？
CDA考试可以自己学，也可以报班学习。CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。CDA 行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及*企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。
CDA证书由*成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。随着社会的发展，CDA数据分析师需求会越来越来，CDA数据分析师也会越多越被人认可。
权威性:CDA 认证由行业协会、*企业及业界专家学者共同制定与背书并于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性。
专业性:CDA认证标准符合当今全球数据科学技术潮流，满足各行业数字化发展中对数据相关岗位的人才要求，考试专家命题、评分公平、流程严格，具有高含金量。
认可度:CDA认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括*电信、联通、*人民银行、*银行、*烟草、*电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等。
国际化:CDA与国际*考试服务机构Pearson VUE合作，认证考点覆盖全球。CDA全球会员联盟开放式合作进一步建立企业会员与雇主联盟，具备中立性并逐步成为国际化认证标杆。
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 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 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）
