京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
俗话说:越热的行业(岗位),越需要认证。越硬的技能,越容易被认证。因此,如果您想进入或转行热门行业,就不得不先知己知彼,方能百战不殆!
现今,随着AI人工智能及大数据人才需求井喷式增长,数据科学领域高速发展,但因人才能力缺乏规范标准,导致行业内乱象众生。
于是,数据界有志之士纷纷投身建立标准,这似乎也是颇具规模、影响力遍布全球的CFA成立的初衷。
认证所具备的价值,恰恰是我们考取它的原因,如金融从业者都在考CFA,它能帮你进入这个行业公认的稳定专业、有道德操守的人才群体当中。
那么如今的新时代,成熟的第三方认证对您有什么意义,又能为您带来什么利益?
每个人在社会中拥有着不同的角色,我们从学生、从业者、企业掌舵者、持证人等所处的不同场景来聊聊!
1、如果您是学生
根据“供需决定市场导向”,近几年各大高校纷纷新增数据科学及大数据应用等相关专业,但对未来5年中国大数据行业人才需求总量预计2000万人左右的规模,仍是杯水车薪,无法填补这个巨大的需求缺口。
退一步,即便形成规模,从往昔成熟行业的发展史来看,高校或能开设对应的专业及学位,却不能解决与企业之间需求的鸿沟。
看金融领域便知,历经多年磨砺,学术界与业界之间的距离非但没缩小,反而呈拉大趋势,更何况正蓬勃发展却不成熟的朝阳产业数据科学。
英国皇家学会(The Royal Society)发布的报告《dynamics-of-data-science-skills》(数据科学技能动态)指出,数据科学人才领域需要证书,在企业和教育机构之间进行协调。
这也正是第三方独立认证存在的价值之一,它与高校互补,更灵活,能拉近企业和高校的距离,帮助学生发出能力信号,从而一举赢得企业的橄榄枝。
2、如果您是从业者
一个大繁荣行业势必涌入大量新人,呈现‘野蛮生长’状态,亦会滋生各种乱象,影响或阻碍行业的良性发展。因此,每个“黄金行业”必然会形成一套成熟的认证体系。
如:CFA旨在规范行业的道德操守,市场诚信度和专业实践水平,从而解决行业内共同面临的难题,实现了利益共同体,进而一举成名天下知。
由此可见,如果您是个求职者,第三方独立认证之于您的价值,在于提供统一的标准化衡量依据,规范行业人才能力和技能标准,从而助您进入企业所需要的稳定专业、有道德操守的人才群体。
3、如果您是企业掌舵者
行业的快速发展,在给企业带来机遇的同时,亦会出现巨大的挑战。
对于企业掌舵者而言,专业、有道德操守的人才非常宝贵,但如何快速对上号、如何降低时间、精力等各项成本,是企业面临的难题。
这时,一套稳定、专业、多方认可的人才认证标准,能让企业主这些问题迎刃而解。
正如CFA、PMI等提升了人才的可信度,将这些稳定专业、有道德操守的人才拉到了一个平台上,形成了一个群体,使企业可快速且一目了然知道谁能用、谁能晋升,从而大幅降低企业的招聘成本。
4、如果您是持证者
第三方独立认证对持证人而言,它的价值在于你需要它来敲门,比如:留学要考雅思托福、审计或会计考CPA等。
故而,考取认证时不宜盲目跟风,并非证书有价值,对你就有价值,应抽丝剥茧,根据大时代趋势来选择。但无论如何,认证对于持证人的价值,无外乎以下几点:
影响力:人脉网络
你所选认证的会员及学员是否活跃在世界各个角落,组成了强大的人际网,让你在获取该资格认证的同时,便能享受这些人脉网络所带来的影响力,如CFA、ACCA便拥有如此强大的人脉网络,举足轻重的全球影响力给持证者带来很多特权。
吸引力:职业发展
广受政府及行业协会认可的认证,能从国家补贴到企业认可等方面,给予持证人的职业发展提供更多优惠性政策。
认证使你脱颖而出,即使在备受挑战的经济形势下也如此,因它能帮助雇主判断你是否能够胜任工作。
正如CDA数据分析师认证标准的建立,使得招聘者能够通过认证清晰判断候选人是否具备必须的数据分析能力,从而拥有更多职业可能。
公信力:互利共赢
公信力一般来自稳定、专业、多方认可的标准,被业内群体所持续采纳,能符合机构、个体的需求,并解决共性的问题。
因而,有价值的第三方认证旨在助推行业共同体的形成,促进交流、维护共同利益,这些从CFA、PMI发展的轨迹,完全有迹可循。
CDA数据分析师认证,稳定、专业、多方认可
大数据及相关领域巨大的岗位需求,导致企业的人才培养亟待体系化的人才教育、认证标准作为指导。
CDA顺应中国大数据行业的发展趋势,联合各行各业的顶尖企业,共同打造数字化人才专项认证,将数字化人才认证标准的维度进一步丰富,满足企业对于数字化人才的细分需求。
与会计行业的CPA,金融行业的CFA发展规律相似,CDA (Certified Data Analyst)认证秉持「公平、公正、公开」原则,打造高含金量人才认证标准。
CDA证书样本
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。
2020年,CDA考试认证进一步升级, 与全球计算机考试领域的领导者Pearson VUE 开展全方位合作,为更多数据人提供可靠、高水平、灵活的考试服务。
如今,CDA认证已获得行业内领先企业自发的认可,且被教育部主管协会中国成人教育协会认定为2020年“终身学习品牌项目”。
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,促进整个社会顺利迈入数字化时代,让Data Science群体人人都能享受优质的技能教育。
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。
同时,CDA全栈考试布局和认证体系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可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。
报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名>>点击报名
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 >看看我所在的地哪里报名<
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>看看我所在的地哪里报名<
报考条件
业务数据分析师 CDA Level I >了解更多<
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
建模分析师 CDA Level II >了解更多<
▷ 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。
▷ 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 >了解更多<
▷ 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