对数据敏感
对数字不恐惧，常关注行业数据动态，能从数据变化中自行感觉出事物背后的原因规律。
抗压力与耐心
在处理数据中需要强大抗压力和耐心，与数据打交道的时候需要你爱上数据而不是排斥数据。
自学能力强
在数据分析的过程中需要经常自行研究，学习一些新的思路和方法，不断修正，不断更新。

运用统计学分析方法构建实战模型分析方法，并同结合Python软件实现
精通基础的分类、回归、聚类方法，并结合案例应用
掌握数据分析在各行业的应用场景

"1章工具先导课
2章数字化工作保障机制-数据治理
3章数字化工作方法
4章数据采集方法
5章Python编程基础
6章Python数据探索、数据处理与可视化
7章Python探索分析综合案例
8章Pythont统计分析与运筹学基础
9章数据分析模型、算法与商业应用
10章标签体系与应用
11章行业综合项目实战
12章选修课"

业务数据分析师
专指金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础和转行就业人员。CDA Level Ⅰ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、R、SPSS、SAS等一门专业分析软件，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，并得出业务报告。
建模分析师
一年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证。在Level Ⅰ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PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS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。
大数据分析师
一年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在Level Ⅰ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python软件，形成数据分析报告。
数据科学家
三年以上数据分析岗位工作经验，或通过任意一门CDA Level ⅠI认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。负责制定企业数据发展战略，发现企业数据价值，提升企业运行效率，增加企业价值。能够带领团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数据的连接；具有数据规划的能力。