
近年来,中国高校毕业生数量逐年增多,大学生就业形势严峻。大学生在毕业后能否顺利就业,已成为全社会普遍关注的热点问题。
在竞争日益激烈的今天,很多大学生对毕业产生了深深的恐惧。毕业后不好意思再向父母索要生活费,又要面对一次次失败的就业面试。许多大学生觉得自己大学四年除了消磨时光,其他什么也没有收获到。
2020年,我国大学生毕业人数由2019年的834万增长到874万,远远大于市场空缺岗位需求,这也导致一大批应届毕业生面临“就业难”的严峻形势。另外随着疫情的爆发,很多大企业也在大幅裁员,让职场人感觉到了危机。这对2021年即将毕业的应届更是雪上加霜。
针对当下“僧多粥少”的就业形势,必然是自身掌握符合市场环境技能的毕业生,才能更容易获得Offer。那么重点来了,大学生应该掌握什么样的技能,才能轻松找到理想工作呢?
CDA数据分析师认证”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数据分析师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、共识性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA数据分析师中英文认证证书。
在互联网的快速发展下,目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。据统计全国500强企业中,90%以上都建立了数据分析部门。
而我国数据分析人才缺口超过150万,拥有1年以上数据分析工作经验的岗位月薪在15k以上。
由于数据分析在行业里属于朝阳产业,人才需求量巨大。目前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。
很多小伙伴不知道自己是否适合数据分析,害怕自己零基础入门难,或者文科生学不会。
这里我给大家推荐一套免费的数据分析辅导课程,让你接触真正的数据分析思维与方法,体验用数据分析解决商业问题,扫描下方二维码即可免费领取。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14