京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师原创作品,转载需授权
数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位,从15年大数据兴起,到现在18年临近年末,将近4个年头的时光,大数据发展迅猛,数据分析师也跟着翻涌起来,成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜,国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业,人们对数据分析的认知和需求越来越深,越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么,该如何成为合格的数据分析师呢,成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢?下面跟大家好好普及普及。
首先,数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。
职位要求:
1、熟悉数据库基本原理,熟练运用SQL;
2、熟练操作excel、PPT;
3、熟悉数据挖掘的基本原理,熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先;
4、良好的数据敏感度,能从海量数据中提炼核心结果;
5、熟练独立编写商业数据分析报告,及时发现和分析其中隐含的变化和问题,给出建议;
6、良好的沟通能力和团队合作意识,较强的学习能力,能够承担一定的工作压力。
从企业普遍的招聘需求可以看出,企业要求主要分为两部分。第一部分为硬技能,包括数学和计算机相关的技能;第二部分为软实力,主要集中在性格、个人行为及潜力等方面。软实力需要具备一定的沟通能力、表达能力和基本的职场素质,大多数人基本都能通过考核。硬实力可以通过大学课程、自学或者报学习班等形式进行提升,达到企业需求。
对于硬实力,如果想要透彻和快速的掌握,就需要系统、有规律的学习,保证知识的连贯性。若想有规律的学习,下面引用CDA脱产班的学习方法给大家做一个参考:CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SAS、SPSS、Python、R等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售、房地产等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使CDA就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目。即硬技能需要掌握上述的各项数据分析工具和完成几个数据分析相关的实际案例。
进入数据分析领域后,数据分析师还需要考取一些证书提升自己职场的含金量。现在数据分析师有3个等级:级别Level I(业务分析师)、Level II(建模分析师)和Level II(大数据分析师)、Level III(数据科学家)。考取证书后,对自己的职场选择会有很大的帮助,很多企业明确标注数据分析持证人优先。
数据分析师已成为大势所趋,它有着一定的技术门槛,并且伴随经验的积累,职位的竞争力也会越强。如今想转行或正在进入数据分析行列的人越来越多,可谓人才济济,僧多粥少,加上数据分析行业日渐完善和规范,衷心祝愿各位数据分析师同仁可以在数据分析或大数据领域开创自己美好的职业生涯,同时也通过每一位数据分析师的个人努力汇聚成整个行业的事业线,冲刺着数据分析行业跨入一个新的高峰。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23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