数据分析师这个证书有必要考嘛?

2024-05-12

1. 数据分析师这个证书有必要考嘛?

数据分析师这个证书还是很有必要考的,一般是建议考的,数据分析师的证书是数据分析的职业证书。

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、学者及知名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证书由中国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、知名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,包括中国电信、联通、中国人民银行、中国银行、中国烟草、国家电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等。
国际化:CDA与国际知名考试服务机构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。

想报考数据分析师这个证书可以到CDA认证中心去了解一下,CDA认证,致力于打造全球数据人才考核行业标准,推动全球数人才发展。包括开发和整合国际数据科学领域的前沿技术及优质资源; 制定并完善数据科学行业人才标准与职业道德行为准则;编写和建立专业教材体系与题库;组织并实施命题审题、人才评定和考试服务;管理会员与提供行业咨询服务等事务。

数据分析师这个证书有必要考嘛?

2. 数据分析师资格证有什么用?

什么是数据分析师证书?

3. 成为数据分析师需要考证书吗?

成为数据分析师是需要考证书,而证书考的优点如下:1、双证书权威性:工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》,是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。2、专业:CPDA数据分析师证书依照从业认证,从2003年设立开始,既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后,才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书,取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级,正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。3、权益: 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员,证书皆绑定考生真实身份,可在CPDA官网、查询,确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次,保证持证人的实力与权益。4、精品课程:新的课程体系,加入了更多数据分析工具和应用场景的案例,把知识和技术更好地放入场景中,迎合业务需求,而不是纯技术派。与老师面对面的交流学习,更直接。5、优质的圈子:谁说学CPDA就是仅仅来上上课,看看书。在这里学习数据分析课程,就能认识许多同样梦醒学习的同时积累人脉,原本冲突的两个方面达到了完美均衡,CPDA的学习带给了考生额外的惊喜,这是对自己未来最好的价值投资。更多数据分析师的了解,可以到CDA认证机构进行咨询。CDA认证中国区总部坐落于国家政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心—北京市,响应国家政策推动大数据产业发展。 CDA考试遍布全国76个城市近260所考点,旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设, 进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。

成为数据分析师需要考证书吗?

4. 数据分析师资格证书好考吗?

为了适应大数据时代的要求,数据分析这一工作需要更加正规化、专业化以及职业化,因此,数据分析师应运而生,成了较多人争相报考的科目。那么数据分析师资格证书好考吗?通过率是多少呢?相信很多人都对数据分析师资格证的考试感兴趣。一方面,据小编了解,数据分析师资格证的通过率有80%以上,通过率如此之高,大家是不是也可以放心一点了呢?

另一方面,数据分析师资格证分三个等级, 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。

Level Ⅰ: 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生、本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上;

Level Ⅱ:本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上;

Level Ⅲ:本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。

一级门槛较低,但非本科的考生可能还需要一份简历来证明自己从事过相关工作。二级和三级都需要有个人简历来证明自己有过相关的工作经验,相关工作不限制行业,工作涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理等内容即可。因此,在小编看来,要考出数据分析师资格证也需要提前做好准备,需要从事相关的工作,这样才能够较容易的考出数据分析师的资格证。

小编觉得,在决定报考数据分析师资格证书后,一定要认真备考,只有认真备考了,才能够在考试中发挥自己真正的实力,不会因为自己的不努力而错失一个机会,不会因为自己没有认真对待而留下遗憾。最后,希望报考数据分析师资格证的考生们都能如愿以偿。

5. 数据分析师的证书有哪些?

这样的证书有很多,如《职业技术证书》、《专项技能证书》等。
《职业技术证书》具有法律效力,各级机关、企事业单位在进行岗位聘任、加薪调级等方面给予承认,并优先录用。

工作职责
互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

数据分析师的证书有哪些?

6. 数据分析师需要考证吗?

成为数据分析师没有说必须要考证,不过有证是比较好的,因为证书也代表了你实力的一部分的,而且现在面试的时候除了看你的学历外也会看你有没有考过相关的职业证书的。


一般是建议考的,数据分析师的证书是数据分析的职业证书。


数据分析的考试是分为CDA和CPDA的,CDA是数据分析员,CPDA是数据分析师。


CDA的考试是可以个人报考的,但CPDA的不可以。 现在很多从业者都是考的CPDA的,而且数据分析师CPDA的考试是不分等级的,所以CPDA的含金量是比较高的。考CPDA是需要经过培训学习,通过后才能考试拿证的,在培训学习的时候可以学到很多实用性的知识点,对后期的工作是很有帮助的。

7. 数据分析师资格证书好考吗?

数据分析师资格证的通过率有80%以上。但国家级的资格证肯定是有一定的难度的,通过率高也不代表一定能够通过。


数据分析师资格证分三个等级, 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。


Level Ⅰ: 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生、本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上;


Level Ⅱ:本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上;


Level Ⅲ:本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。


要考出数据分析师资格证也需要提前做好准备,需要从事相关的工作,这样才能够较容易的考出 数据分析师的资格证 。

数据分析师资格证书好考吗?

8. 数据分析师资格证有什么用?

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、学者及知名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 Level Ⅰ
面向范围:人人皆需的职场数据思维与通用数据技能
1. 零基础就业转行者、应届毕业生
2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者
岗位去向:商业(业务)分析师、初级数据分析师、(数据)产品运营、(数字)市场营销、数据专员等
CDA Level II
面向范围:企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。
1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。
2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。
岗位去向:数据分析师、(数据)产品运营经理、(数字)营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理(质量)等
CDA Level III
面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。
1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。
2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。
岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等

想要了解更多关于数据分析师的相关问题,可以到CDA认证中心咨询一下。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名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。
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