郭仪

结缘CPDA

自大学毕业以后，有幸能够进入金融科技企业从事多年的数据分析建模、人工智能相关的工作，也作为技术人员参与了很多的数据建模、数据分析的研发项目，这些经历也让我能有幸见证了数据分析行业在我们国家高速发展的这些年。
在选择CPDA时，我并没有草率地做出决定，主要是通过网上的一些试听课和查看了学习大纲来了解相关证书的内容，也结合了数据分析工作的行业特点。虽然技术对于数据分析来说很重要，但通过短期的培训毕竟提升有限，而CPDA学习内容则更注重数据思维和数据分析框架的培养，过程中伴有大量的实战案例学习，这一点对我来说非常重要。此外，我也了解到CPDA的学习内容一直在与时俱进地升级迭代，更加注重解决实际问题。老师的教学也很务实，更倾向于使用实际应用案例来教学，这也提供机会能够与业界的同学和专家进行线下交流，让我受益匪浅，也为后续的职业发展奠定了基础。

CPDA对工作的赋能

很多公司其实都有自己的数据平台或者分析工具，从最初的数据清洗到最终模型部署上线，整个过程一般都是自动化的，这使得技术要求显得并不是那么高，反而对数据思维的要求显得尤其重要，自此我也意识到了对模型的熟悉、问题的解构以及业务领域的理解的重要性，恰恰CPDA能够弥补这块短板。

CPDA能够帮助学员更好地了解数据分析工作应该如何构建一个完整的闭环，即从样本的选择分析、数据清洗预处理、模型的选择、评估、优化到最后的部署上线，这对模型最终在实际生产环境中是否可用都至关重要，例如在工作中碰到因子筛选问题时，除了要思考因子在数据表现上有影响外，也要考虑其在业务层面上是否也存在内在的因果关系，CPDA的学习内容都涉及到了相关问题的处理方法。

这几年随着CPDA这个认证在数据分析行业的影响力越来越大，发现很多项目的招投标、或者企业人才招聘要求中都会提到有相关证书的要求，那么无论是对初入职场的小伙伴还是久经沙场的职场人来说，有这样一张行业认可的专业证书，确实是一种很好的证明方式。

目前大多数行业都在追求数字化转型，他们对于数据分析人才的要求往往更倾向于复合型，即具有相关行业业务知识经验的同时，还要具备相应的数据思维。因此通过CPDA的学习和考核，相信对职业发展和能力提升一定会有很大的帮助。