京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人力资源和社会保障部发布的《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示:2020年中国大数据行业人才需求规模预计将达210万,未来5年需求仍将保持30%-40%的增速,需求总量在2000万人左右。
人才的巨大缺口带来的便是获得高收入的机会。
近几年来,数据分析被称为最性感的技能,因为它不仅热门,而且无论你从事哪个行业,都能为从业者带来更多升职加薪的机会。
随着数字化经济在国内不断深化,互联网、金融、零售、医疗、旅游等行业,都迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才,数据分析已成职场标配技能,数据分析岗也变身为最热门职业之一。
据悉,仅仅工作1-2年的数据分析师月薪平均可达13k+,且越老越值钱。毫不夸张地说,现在及未来,数据分析师都是具有钱途、前途的职业,几乎没之一。
为什么选择数据分析
首先,因为数据分析行业在国内属于朝阳产业,不仅人才需求量巨大,而且容易拿高薪,且越老越值钱,这个我们已经讲过了。
不仅如此,飞速发展的行业总是充满挑战和机遇,由于在数据分析领域国内高校的人才输出尚无法完全满足市场需求,促使大部分企业更注重数据分析从业者的实操能力而非学历,故而数据分析行业整体门槛包容性非常大。
另外,巨大的市场需求让数据分析岗呈现多元化面貌,数据分析师岗主体可划分为纯数据岗和数据赋能岗。
纯数据岗,孵化出数据工程师、数据科学家和人工智能专家等,职责主要集中在数据处理、业务建模、数据可视化、数据平台搭建,就职数据部门。
而随着企业数字化转型中,不同行业、不同岗位都对数据分析技能提出了要求,使得数据赋能岗位多样化,渗透各行业。
数据分析岗可谓是低门槛、分工细、选择多……所以,只要你肯努力,勇挑战,一不小心就能成为企业所需要的抢手型数据分析人才。
数据界如何脱颖而出
由于数据分析行业门槛并不苛刻,学历无法成为招聘人才的统一标准,企业就不得不依靠行业内稳定、专业、多方认可的高含金量证书,来快速匹配合适且对口的数据分析人才。
故而,考取高含金量的CDA数据分析师认证证书,能成为从业者提升自己可信度的敲门砖,帮助其脱颖而出,增加就业拿高薪的机会。
正是本着提高企业、高校、学生、求职者之间联动性的宗旨,在数据界有志人士的共同努力下,CDA数据分析师认证应运而生并迅速得到中国银行、IBM大数据大学,中国电信,国家电网,德勤,CDMS、Oracle、德国云网、Meritdata、法国布雷斯特商学院等认可。
同时,亦获得了教育部主管协会中国成人教育协会认可,跻身为2020年终身学习品牌项目,担当连接企业、高校、从业者的纽带角色。
考取CDA认证能收获什么
● 新时代职场技能,持证者薪资更高
以全国TOP10城市为例,对比求职市场上数据分析职位CDA持证人与非持证人的月薪,发现系统学习并获CDA Level I、CDA Level II、CDA Level III等级认证的持证者月平均工资,均高于非持证者。
CDA已成新时代的职场技能代表,而且这样的情况并不局限于一线城市,在二三线城市也较明显。
● 全球化的灵活考试服务
CDA认证考试由为IBM、华为等提供认证服务的全球测评行业杰出计算机化考试服务公司Pearson VUE,为社会大众提供灵活的全球化标准考试服务。
CDA Level I
业务数据分析师
▶ 互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员;
▶ 市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等从业者;
▶ 非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
能掌握什么技能?
★ 概率论和统计理论基础;
★ 熟练运用Excel、SQL、Python等一门主流专业分析软件;
★ 良好商业理解能力,能根据业务问题指标,利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。
▽
CDA Level II
建模分析师
▶ 互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业,专门从事数据分析与数据挖掘的人员;
能掌握什么技能?
★ 获得元统计、机器学习等理论知识;
★ 掌握高级数据分析法与数据挖掘算法;
★ 熟练运用Python、R、SPSS Modeler等至少一门专业分析软件;
★ 结合业务,能从海量数据提取相关信息,从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
▽
CDA Level II
▶ 互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业,专门从事数据分析与云端大数据的人员。
能掌握什么技能?
★ 掌握Python和Linux操作系统知识;
★ 运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件,从海量数据中提取相关信息,结合相关机器学习算法,进行大数据分析并形成严密的大数据分析报告。
▽
CDA Level III
数据科学家
▶ 互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业,首席数据官、数据分析总监等高端人员。
能掌握什么技能?
★ 掌握更高级的前沿技术,包括计算机科学技术、高性能数据处理、大数据架构、机器学习、深度学习、数据治理、项目管理等;
★ 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;
★ 带领数据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。
● 更多职业发展上的权益和优惠
CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由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并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
6年时间,CDA专注打造数字化人才通用认证标准,保持着携手共建、合作共赢的开放心态,以 CDA I 级、II 级、III 级通用认证为基础,嫁接各行各业数据应用场景,打造数字化人才的世界标准。
同时,在快速建立起数字化人才通用认证标准的基础上,根据各行各业对于数字化人才的个性化需求,衍生出更具行业特性的专项标准,被众多优秀企业写入职位招聘说明、推荐员工报考,市场的共识推动 CDA 报考人数逐年攀升,累积考生超万人。
未来,CDA认证将继续为数据人才打宽职业通道,助推企业建立高标准、有操守的数据人才队伍,让Data Science群体人人都能享受优质的技能教育,在职业上有更深远的发展。
CDA认证考试具体安排
CDA(数据分析师认证),分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三个等级,涉及互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业,岗位涵盖大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。
报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名
网址:https://www.cdaglobal.com/?source=tuyan
或直接扫码报名
▼
报名费用
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
考试地点
Level Ⅰ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试。
Level Ⅱ+Ⅲ:中国区30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州。
报考条件和时间
业务数据分析师 CDA Level I
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
建模分析师 CDA Level II
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
大数据分析师 CDA Level II
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
数据科学家 CDA Level III
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅱ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04