京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
这段时间以来,国家累计取消了400多项职业资格许可和认定,其中殃及到专业技术人员职业资格154项,技能人员职业资格280项。
虽说国家出于好意,想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,避免一些不必要的考试。
但是,对于小刘这样的考证专业户来说,无疑是晴天霹雳,顿时慌了手脚,本来就挑花了眼,不知道考什么证?现在一下取消这么多,更不知道考啥了。
连“金融理财师”这种看上去,特高大尚的证都取消了,小刘纳闷了,究竟怎么样的证书不会被取代,还能助力自己找“金饭碗”呢?
再来听听,另一位考证大户的说法,小马大专毕业,因学历过低,没什么竞争优势,所以会考些证书来作为敲门砖,提升自己的综合实力,他笑称自己真谈不上是“考证专业户”。
如今的他,从事数据分析岗多年,在公司也算如鱼得水。每次聊起凭借考取的证书,在众多本科和硕士学历的竞争者中脱颖而出,顺利进入心仪的大企业,他就激动不已。
回顾考证的那段艰辛岁月,奋斗出来了的小马,如今除了感恩之外,还是感恩。
一起来看看,考证大户都经历了什么?
迷茫期+1,准备考证时……
迷茫期+2,证书拿到手却不被待见时……
迷茫期+3,证书对转行有用吗?
为深入了解考证大军究竟经历了啥?现在过的怎么样了?小编做了次「考证人究竟有多拼」的调查,结果令人印象深刻。
这些人中有的脱产学习、有的怀孕备考、也有生病坚持的、更有想给下一代树立榜样的……
每个人都倾尽所有谱写着属于自己的奋斗史,那些突破自我,勇往前行的案例历历在目。将它们分享给你,希望考证的路上,你能多份从容,少些焦虑。
——想放弃时,对自己说要有信心!
某药科大学信息管理与信息系统专业在读生,选择这时报名,是因为大四上学期课程较少,可集中时间和精力去图书馆复习,建议想从事数据分析的小伙伴提前规划好时间。
备考时会遭遇很多难点,会想放弃,但我都会对自己说要有信心。在老师和同学的鼓励下,我安排好时间,认真备考,最终拿到了CDA Level 1证书 。
目前,我已找了一个快消方向的数据分析实习,又参与了一个在线互联网数据分析项目,之后打算从事军队数据分析相关的工作,并希望能在喜爱的领域继续深造。
——想改变时,就要对自己狠点!
我已在北京某金融信息服务有限公司担任数据分析师,之前在CDA学过数据分析,参加CDA认证考试是想检验下自己的基础知识和实战水平。
但平常工作忙碌,工作日只能抽出2.5小时来学习,周末时间多些,那段时间很辛苦,却也十分充实。
如果您想改变,就对自己狠一点吧。我将来会继续深入机器学习,数据挖掘等方向的实战与学习,希望未来自己会成为一个有理想、技术过硬的数据科学家。
——拿到证书不意味结束,而是开始
在某国企从事产品经理,一直对数据可视化比较关注,系统学过Excel。偶然间看到CDA认证考试,果断报了名,用备考来督促自己学习。
我是零基础,庆幸虽工作多年,但从未丢掉持续学习的好习惯。另外,要有充足时间备考,毕竟通过考试不是最终目的,掌握知识和实操能力才是。
要坚持不懈,简单的知识不大意,学到通透为止,复杂的地方不畏惧,死磕到底。拿到证书不是终点,而是起点。
——坚持学习和思考,非常重要
在某家保险公司做数据分析,得知公司有同事考CDA ,让深刻了解到要不断提升专业知识的我跃跃欲试。
我统计学出身,但还是决定从CDA Level 1开始考,想为考Level 2打铺垫。其实,如果只是拿证书作敲门砖,考试并不难。但如果你想往数据分析这块发展,就要好好学习。
个人觉得CDA考试大纲和推荐的书籍很符合我的学习计划,今后打算继续考2级和3级。期望未来任何一个阶段我都能保持谦逊的态度,往更专业的数据分析师发展。
为什么大家会如此拼的考CDA证书?
因为CDA数据分析师认证证书,并非仅仅是证书,它还代表了持证者具备了过硬业务数据分析实操能力、可获得较高的岗位薪资、拥有更多的工作选择……
——行业门槛低,证书认证持证者能力
数据分析行业在国内虽然是新兴产业,但由于高校的人才输出无法满足市场需求,促使企业往往更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历,故而这个行业的整体门槛并不高,甚至可说偏低。
拿数据分析就业市场上两类主要的分类来说,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
不过,正因为缺少学历门槛的约束,企业想找到合适的对口人才,就不得不依靠行业内长期稳定形成的高含金量证书,从而出现了一大批引进CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准的企业。
所以,会有更多的考证大军,为了更好的未来,需要拿下这块敲门砖,来认证自身的数据分析能力。
——行业岗位多,持证者的选择更多元化
数据分析认证市场需求量巨大,未来5年数据分析师将以超20%的年增长率高速增长,市场迫切需求让数据分析岗呈现多元化面貌。
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
因此,分工细、选择多的数据分析岗受到了求职者和从业者的青睐,这也是CDA认证考生数量逐年攀升,近两届的增长率更是高达40%的关键因素之一。
——行业薪资高,持证者普遍高于非持证者
以全国TOP10城市为例,对比求职市场上数据分析职位CDA持证人与非持证人的月薪,发现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。
为什么CDA持证者会受企业青睐?
考证大户小徐从来都不赞成盲目考证,他认为证书是辅助筹码,无法代表一切,能支撑在行业内走更远的是过硬的业务及实操能力。
这与CDA数据分析师认证考试培训课程理念不谋而合,CDA考培课程与业务实操结合紧密,在巩固学员理论知识的同时,还重点培养了实操能力,使得CDA数据分析师认证获得社会的广泛认可。
截止2020年,CDA数据分析师持证者已遍布全球,引进CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准的企业也大幅提升。
CDA持证人就职公司
对于人才缺口大,薪资相对较高,却并不太要求学历的数据分析行业,CDA证书在方方面面为从业者增添了多项获胜的砝码。
——小结
生活虽不尽如人意,但只要你坚持、不放弃、肯努力,焦虑总有一天会离你远去,未来有一个个意外的惊喜等着你。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24