- 国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定,每年修订更新(权威性);
- 根据数据科学专业岗设立的人才考核标准,与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作,专家命题、评分公平、流程严格(专业性);
- 持证人享有CDA会员系列特殊权益,证书具备唯一性与防伪性,持证人可获电子徽章,加入Linkedin个人档案。证书3年1审,确保持证人实力与权益(权益性)。
转行数据分析师就是找死
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本文目录:
一、做数据分析师的就业前景怎么样?
数据分析师的就业前景是广阔的。
1、人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。
2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加开阔。
3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱。
4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据,数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业,也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。
5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握,可以在职场上收益长久,掌握这门新兴技术都会大有用武之地,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。
二、零基础转行数据分析有多难?
数据分析行业在国内虽然是朝阳产业,但由于高校人才输出尚无法完全满足需求,促使企业更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历,故而行业整体门槛并不苛刻。
拿数据分析就业市场上两类主要的分类来说,纯数据岗学历涵盖从高职到博士,另一类数据赋能岗门槛包容性比纯数据岗更大。
往届持证人学历分布
不过,正因缺少学历门槛约束,企业想找到合适且对口的数据分析人才,就不得不依靠行业内长期稳定而形成的高含金量证书。所以,零基础者想学习数据分析,不妨考一个CDA数据分析师认证证书,来认证自身的数据分析能力。
“CDA数据分析师”认证是一套专业化、科学化、国际化、系统化的人才考核标准,证书涵盖各行大数据及数据分析从业者所需的技能,符合全球大数据及数据分析技术潮流,为全球企业和机构提供数据分析人才参照标准。
认证已得到教育部直属中国成人教育协会及大数据专业委员会认定,通过考试者即可获CDA数据分析师中英文双证书。
CDA证书样本
CDA证书3大特性,决定了其含金量!
CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SQL、SPSS、Python等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使CDA就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。
三、数据分析师有发展前景吗?
要看数据分析师的发展前景,首先要明确什么是数据分析师,好多公司现在会把数据运营也归在数据分析师这个职位里,但数据分析是一个系统的知识结构,并不是只要会工具就可以的,目前有很多学了python的同学,在进入这个领域后只能从事一些BI报表之类的统计类工作,还是无法成为真正的数据分析师,主要原因就在于没有系统的数据分析的认知,面对现实问题没有解决思路,比如说商业数据分析这块,当你在面对需要做产品市场扩张分析,产品生命周期分析、顾客分析等等具体项目的时候,工具是帮你处理数据以及帮你展现分析结果的,而这种数据分析师必须具备的分析思维,已经系统的处理问题结构,是在项目过程中起到决定作用的。
区别就在于,一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作,比如测算ROI,报表,数据整理,数据查询和一些统计类的工作等,而数据分析师的工作不仅需要掌握一些工具的基础操作,还需要懂业务,能够把商业知识和数据结合起来,能通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题,帮企业解决问题。
而随着数字化转型大潮袭来,任何企业都需要数据分析师,企业都在进行数字化转型,企业的发展都是靠着数据来推动的,数据分析决策企业战略。数据分析应用的领域很广,比如电商行业,医疗卫生与生命科学,保险业,电子商务业,互联网行业,金融行业等,目前国内岗位空缺至少1000万,很多人都在转行从事数据分析的工作,很多数据运营,数据处理,报表等相关工作的同学都在往数据分析师这边转。所以在大数据这个行业的背景下,前景是非常好的,但一定要有业务分析思维能力,否则可能只是数据运营,而不是数据分析师。
四、数据分析师是怎样的职业,零基础转行要从哪里开始入门,学什么课程?
真正的数据分析师的核心课程是机器学习和深度学习,绝对不是Python开发或者Excel制表。
在你学习机器学习和深度学习的过程中,最重要的就是算法模型的训练。参加真正的数据分析师的培训有点类似于报了个奥数班。
所以要学这个需要强有力的理论知识作为支撑,比如说高数、离散、线代、数据结构、算法导论,概率论、统计学。
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