
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
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15