岗位认证介绍

Introduction to post certification

一、适用学习对象

中高职在校相关专业学生、专科及以上同等学历非相关专业转行人员、符合初级申报资格的人员

二、岗位能力要求

a) 综合能力

——理解数据分析工程师日常工作流程、常用方法及工具，构建数据分析的方法论，能够利用数据分析方法来解决部分实际应用问题；

——了解业务的各项指标，能根据实际业务需求完成数据分析和可视化展示，并给出分析结果和解决方法，驱动业务健康发展。

b) 专业知识能力

——熟悉数据库、数据仓库、数据结构的基础知识，能用SQL语言实现对数据的提取；

——具备数据采集和数据清洗的基础知识和应用；

——掌握描述性统计、回归分析、相关关系等统计基础知识和工具，掌握常见的业务分析思维，并能结合实际业务，选择合适的方法完成分析；

——掌握数据可视化的知识与方法，并能使用商业智能分析工具完成数据的展示。

c) 技能能力

——熟练掌握数据分析相关工具的使用方法，包括SQL、Excel、SPSS、Tablue等；

——能选择关键指标抽取数据并进行图表展示，根据业务反馈配置和调整可视化页面；

——能根据业务需求使用工具对数据进行特征工程处理，完成数据清洗、数据变换、数据集成、特征选择等操作；

——能结合业务场景使用工具对数据集进行概要、描述性统计分析，并在描述结果基础上，对数据进行特征和规律的分析和推测；

——能结合业务场景编写数据分析报告。

d) 工程实践能力

——具备数据分析项目经验，了解数据分析的基本流程，能够完成简单的数据分析的业务实践；

——具备独立撰写完整数据分析报告的能力。

三、考纲明细

四、学习路径

（一）掌握六门基础课程

    1. 《人工智能导论》

    2. 《人工智能应用基础》

    3. 《Linux系统管理》

    4. 《数据库技术及应用》

    5. 《Python程序设计》

    6. 《大数据平台应用》

（二）掌握三门专业核心课程

    1. 《数据分析》（初级）

    2. 《计算机和大数据基础》

    3. 《机器学习》

（三）熟练学习三个实训项目

    1. 人工智能通识与导论

    2. 人工智能程序设计

    3. 机器学习技术与应用