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
在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02