京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为减轻各类人才和用人单位的负担,降低社会就业创业的门槛,国务院分7批取消了职业资格许可和认定事项共400多项,涉及专业技术人员职业资格154项,技能人员职业资格280项。
部分取消的名单
连国际金融理财师、室内设计师等,这样看上去高大尚的资格证都取消……突如其来的消息,让考证大军们措施不及。
辛辛苦苦考个证,可千万别被取消了,那究竟怎么样的证书不易被取代,且能可持续发展,并助力自己找“金饭碗”呢?
每个证书所代表的价值,即大众眼中的“含金量”,一般会涉及行业前景、市场需求、报考门槛、持证人数、认可度等因素,还要看对您是否有价值。
谈到中国的朝阳行业,不得不提到人才需求量巨大的数据分析,说到数据分析行业中独具价值的证书,则不得不提及“CDA数据分析师认证”!
话说,随着数据在商业世界和科技领域中价值越来越凸显,基于数据衍生出来的职业,所需求的相关人才极度稀缺,导致这些岗位高薪却供不应求。
作为培养DT时代前沿技术人才的国际化职业教育领导品牌,“CDA数据分析师”一直专注于数据分析,并不断向社会输出数据采集、清洗、处理、分析并制作可视化业务报告、提供决策的新型人才。
我们砥砺前行,坚守着高标准的职业道德准则,已获得社会各界人士和企业的普遍认可。
2016年,CDA加入由工信部指导下的“中国大数据生态产业联盟”理事会成员,分管教育事业;
2017年,CDA与工信部赛迪达成战略合作,被评为”大数据最佳培训机构“;
2018年,CDA入选教育部产学合作协同育人项目;
2019年,十一届全国数据分析师认证考试举办,持证人达数千人;
2020年,首批高精尖产业技能培训机构……
CDA数据分析师认证
“CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为LEVELⅠ、LEVEL Ⅱ、LEVEL Ⅲ。
涉及各行大数据及数据分析从业者所需具备的技能,符合全球大数据及数据分析技术潮流,可为企业和机构提供数据分析人才参照标准。
经管之家是中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,每年会举办2次全国范围内的线下数据分析师考试,顺利通过者即可获得CDA数据分析师认证证书。
截止2020年,CDA持证人已遍布500强企业、科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等,他们发挥着专业技能,用实力成为支撑科技发展的核心力量。
上图为CDA认证标准大纲,基本涵盖了考试考点。每个等级罗列的知识模块列表,更详细的内容和课程及相关参考学习教材,可扫码咨询客服。
01阶段
CDA Level I 业务数据分析师
▶ 互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员;
▶ 市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等从业者;
▶ 非统计、计算机专业背景;
▶ 零基础入行和转行就业人员。
能掌握什么技能?
★ 概率论和统计理论基础;
★ 熟练运用Excel、SQL、Python等一门主流专业分析软件;
★ 培养良好的商业理解能力,可根据业务问题指标,进行数据处理与分析,并得出逻辑清晰的可视化业务报告。
报考条件 无要求,有兴趣和需求者均可报名。
02阶段
CDA Level II 建模分析师
▶ 金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业,专门从事数据分析与数据挖掘的人员;
能掌握什么技能?
★ 获得元统计、机器学习等理论知识;
★ 掌握高级数据分析法与数据挖掘算法;
★ 熟练运用Python、R、SPSS Modeler等至少一门专业分析软件;
★ 熟悉使用SQL访问企业数据库,从海量数据提取业务相关信息;
★ 能从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密,可体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
报考条件(满足任一即可报名)
获得CDA Level Ⅰ认证证书;
本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
02阶段
CDA Level II 大数据分析师
▶ 政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。
能掌握什么技能?
★ 掌握Python和Linux操作系统;
★ 运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件,从海量数据中提取相关信息;
★ 使用python和相关机器学习算法,形成严密的大数据分析报告。
报考条件(满足任一即可报名)
获得CDA Level Ⅰ认证证书;
本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
03阶段
CDA Level III数据科学家
▶ 政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。
能掌握什么技能?
★ 掌握更高级的前沿技术,包括计算机科学技术、高性能数据处理、大数据架构、深度学习、数据治理、项目管理等;
★ 负责制定企业数据发展战略,发现企业数据价值,提升企业运行效率;
★ 带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理,建立内外部数据的连接;
★ 具有数据规划的能力。
报考条件(满足任一即可报名)
获得CDA Level Ⅱ认证证书;
本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;
本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06