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Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01