京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
学历没优势、专业不突出、想做自己喜爱的工作、转行从事其他行业……想考些加分的敲门砖,但是^-^
证书琳琅满目,挑花了眼,不知道考什么证书好;
平常工作太忙,没足够的时间花费在培训上;
通过率太低,考试太理论,难度大……
------------------------
付出时间,努力学习,证书终于拿到手,欢天喜地却发现“它们”并不被待见……
------------------------
欲转行时,会因为涌现种种的疑惑,而止步吗?
------------------------
其实对于年轻人而言,越早经历这些迷茫期越好,毕竟多思考是好事,而且困难和挫折能让人快速成长。
其实,上述每个阶段的种种疑问,很多人都会有。然而,这些人最后都成功了,所以他们成了榜样,我们一起来瞧瞧,他们是怎么做到的呢?
○ 梅西,考证专业户,热衷于拿各种“敲门砖”,偶然的机会邂逅了数据分析师认证,凭借CDA证书进入了心仪的大厂;
○ 莉莉,普通大学毕业,文科出身……为考取CDA认证证书而参加培训,发现除必须的理论知识外,CDA课程还非常注重实操能力。后期面试现场实操项目案例分析能力远胜其他面试者;
○ 小徐,名牌大学学霸,校招进入国企,但2年后遭遇工作瓶颈,最终借助CDA力量突围,将DT时代新理念和新技术融入传统行业,并协助单位引进CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准;
▽
还有更多的案例,
这些人都是一个个
成功突破自我,
积极、努力、向上的平凡人。
为帮更多年轻人,
在职业生涯中少走弯路,
挥挥手,告别逼自己
2年考5证的岁月……
这里,
给大家重点介绍一个
值得考的证书,
CDA数据分析师认证
含金量与实操能力并存!
1、行业认可度高
CDA数据分析师认证是一套专业化、科学化、国际化、系统化的人才标准,涵盖各行大数据及数据分析从业者具备技能,符合全球大数据及数据分析技术潮流,为企业和机构提供数据分析人才参照标准。
CDA数据分析师认证已获得中国成人教育协会及大数据专业委员会认可,通过者可获CDA数据分析师中英文双证书。
CDA证书样本
同时,CDA数据分析师认证考试得到了为IBM、华为等提供认证服务的全球测评行业占据杰出地位的计算机化考试服务公司Pearson VUE代理。
未来,Pearson VUE将向大众提供最先进灵活的考试服务,从中国大陆及港澳台地区走向国际化,跻身为全球认可的数据分析人才认证标准。
CDA所获荣誉
CDA证书3大特性决定了含金量!
▽
▶ CDA 认证由行业协会、知名企业及业界专家学者共同制定并于每年修订更新,逐步推动数据人才标准的行业共识(共识性);
▶ 根据数据科学专业岗设立的人才考核标准,与全球知名考试服务机构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)。
多年丰富的企业内训经历,让CDA证书得到各企业用人单位的认可,越来越多的大厂(企业、单位、机构)引进CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准,并成为CDA企业会员。
如: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、Big Data University、TalkingData、Yonghong Tech等企业、机构及院校。
2、持证人薪资高
结合市场薪资分布可见,CDA考生已不再集中于一线城市,二三四线城市均有分布,非一线城市消费低薪资高,约一半CDA考生来自非一线城市。
往届考生TOP20城市分布
对比求职市场上的数据分析职位,CDA持证人与非持证人的月薪,可清晰看到系统学习并获等级认证者月薪均高于未考证人群,这样的情况并不局限于一线城市,在二三线城市也较为明显。
LEVEL I持证人群和非持证人月薪TOP10城市比对
CDA Level I等级证书主要面向业务数据分析,属数据分析领域初级岗位,与之匹配为数据维护岗、数据分析师、数据赋能岗、BI工程师、数据开发岗,CDA Level I持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL II持证人群和非持证人群月薪TOP10城市比对
CDA Level II等级证书分为数据挖掘和大数据方向,为数据分析领域的中级岗位,与之匹配为数据挖掘工程师、大数据分析师,CDA Level II持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL III持证人群和非持证人群平均月薪比对
CDA Level III等级证书为数据科学,属于数据分析领域的高级岗位,一般为上市、国企等大型企业招聘岗,主要在北上广深一线城市,而CDA Level III持证者的月平均工资高于非持证者。
3、岗位选择多元化
数据分析认证市场需求量巨大,据领英2020年发布的新兴职业报告2显示,数据分析师以超20%的年增长率高速增长。市场的迫切需求让数据分析岗呈现多元化面貌,主要为纯数据岗和数据赋能岗。
纯数据孵化出数据工程师、数据科学家和人工智能专家等,岗位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,就职于公司的数据部门。
另外,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。
CDA历届考生增长率
数据分析岗分工细、选择多,也促使CDA认证考生逐年攀升,近两届增长率高达40%。
截止2020年,CDA数据分析师持证者已遍布500强企业、科技独角兽、大型金融机构、国有企业、机关事业单位等。
CDA持证人就职公司
从另一项数据中,可看到纯数据分析岗和数据赋能岗的门槛都不高,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
正因缺少学历门槛约束,企业要找对口数据分析人才的迫切需求,势必将催生出行业内高含金量证书作为入门门槛。类似CFA、PMP、ACCA快速崛起并成为行业内普遍认可的证书一样,CDA数据分析师认证逐渐被政府、企业和从业者认可,成长期、稳定的行业人才标准。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12