京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
相关媒体报道,中国外卖小哥近700万,从学历来看初中生最多,硕士及以上占比仅有1%。也就是说,有7万硕士干起了外卖工作,是不是有点吃惊。
另外,知乎上出现一个热门话题,大谈某互联网巨头公司的食堂洗碗工要求985硕士。虽然此消息已被鉴定为假的,但却在网上引起了很多人关注。
不仅硕士生就业难,压力大,面对如今满大街一抓一大把本科生的情况,同样面临着空前的就业压力。
某企业10个人面试,10个都本科生……当学历不再能成为你的优势,该如何增加自己的就业机会,从而提高就业率呢?
“高不成低不就”的尴尬
小西是枚普通高校硕士,虽然学习的专业不是最热门的,但总觉得找份工作应该不会太难。
没曾想,心仪的公司看不上自己,收到offer的公司不想去,怎么破?
小昊是某大学本科毕业生,没考研究生,也没有考公务员的打算,只想找一份喜爱的工作持续干下去。
与小西的遭遇一样,干了1年多的工作,把他的热情都磨光了,只剩下精疲力尽,动不动就想辞职……
而今年大四的莉莉,面对即将到来的毕业季,更是满腹惆怅,自己专业相关工作不喜欢,喜欢的工作却专业不对口,考虑要不要以读研为踏板换专业。
不知道你是否?也正在或曾经经历着这种“高不成、低不就”的困境。
面对找工作难的困境,专家给出了建议:求职者可适当培养自己的一技之长,来凸显自己的优势,从而获取更多就业的机会。
朋友小兰在一次面试时,虽然没得到那份工作,却邂逅了她十分情有独钟的一技之长。
多方求证后,小兰欣喜的发现,自己的看中的这个技能早已发展为新时代职场的标配技能,它就是如今已开启“野蛮生长”模式的朝阳行业所衍生出来的技能,即:数据分析。
近几年,互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业都迫切需要新型数据分析人才,因此,数据分析被誉为“最性感的技能”。
数据分析不仅是热门,而且能为从业者带来高薪,1-2年工作经验的数据分析师月薪平均可达13k+,且越老越值钱。
未来5年,中国大数据行业人才需求总量预计达2000万,虽各大高校开始纷纷新增相关专业,但仍无法填补,导致数据分析岗高薪却供不应求。
对数据分析人才迫切的市场需求,促使企业更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历,故而行业整体门槛并不苛刻,就业前景较好。
不过,正因缺少学历门槛约束,企业想找到合适且对口的数据分析人才,就不得不依靠行业内长期稳定而形成的高含金量证书。
所以,选择业内认可度高的认证证书,来认证自身的数据分析能力,成为你脱颖而出的筹码。
CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
同时,CDA全栈考试布局和认证体系已得到教育部直属中国成人教育协会及大数据专业委员会认可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。
报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名
https://www.cdaglobal.com/?source=tuyan
报名费用
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
考试地点
Level Ⅰ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试。
Level Ⅱ+Ⅲ:中国区30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州。
报考条件
业务数据分析师 CDA Level I
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
建模分析师 CDA Level II
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
大数据分析师 CDA Level II
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
数据科学家 CDA Level III
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅱ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-05-07在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27