辞旧迎新，新年展望
2020年已接近尾声，2021年即将来临，新年新迹象，新年也要树立新的目标。
根据高含金量证书的几个特点：
▶ 背书强：获政府、企业和从业者认可；
▶ 影响大：持证人数多，业内共识度高；
▶ 含金高：帮持证者加分，快速提薪。
小编网罗了各行各业中值得考的证书，为2021年遇见更美好的自己，做好充足的预备。
——金融界：CFA（特许注册金融分析师）
CFA是全球投资业最严格与高含金量资格认证，和PMP、ACCA一样，由民间团体自发组织而形成的行业认证标准。
CFA在全球注册会员超过122,600人，会员包括全球145个国家，在全球68个国家建立了143个分会。持证者均是把握着商业银行、保险公司、证券公司、基金管理和投资公司命脉的关键人物，是金融界含金量数一数二的证书。
——财会界：CPA（注册会计师）
CPA是会计行业一项执业资格考试，冠有“天下第一考”头衔，难度较大，主要表现在大量纷繁庞杂的知识点上。
然而，注册会计师一直被公认为财会领域的黄金职业，故而再难，期望考证的人依旧络绎不绝，因为一旦获得该证书，不仅竞争力成N倍提升，年薪更可在短时间内翻翻翻，高达几十万。
——建筑界：一级建造师
建筑从业人员想考的高含金量证书之一，是担任大型项目经理的前提条件，也是挣大钱和高工资的起点。
坊间传言：一建难，难于上青天。即便如此，每年都会有一大批有志人士振臂高呼，充满激情的奔赴考场。
——消防界：注册消防工程师
由于国家对消防类考试的大力支持，注册消防工程师这几年来异常火爆，跻身为高价值证书之一，具备十分明显的就业优势。
全国消防技术服务企业约1.5万家，注册消防工程师人数偏少，且地域分布不均。未来3至5年，国内注册消防工程师人员缺口将达到近50万，就业市场和薪资均十分可观。
——数据界：CDA数据分析师
与CFA相似，CDA（数据分析师认证）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。
上述均是各行各业含金量较高的证书，为答谢大家的关注和厚爱，从CDA数据分析师认证考试的1、2、3级中，小编精挑细选出10本超值好书，想学习新技能、想转行新行业的朋友，可以根据自身情况，选择来学习哦。
这些书籍，从入门理论知识到深入实战案例，都经得住时代的考验，值得大家选择！
① 《SQL入门经典（第5版）》
② 《从零进阶 数据分析的统计基础》
③ 《MySQL 入门很简单》
④ 《统计学（第7版） 》
⑤ 《Spark快速大数据分析》
⑥ 《数据挖掘导论》
⑦ 《机器学习》
⑧ 《利用Python进行数据分析》
⑩《Scala 函数式编程》
CDA（数据分析师认证）报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名>>点击报名
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 >看看我所在的地哪里报名<
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>看看我所在的地哪里报名<
报考条件
业务数据分析师 CDA Level I >了解更多<
▷ 报考条件：无要求。
▷ 考试时间：随报随考。
建模分析师 CDA Level II >了解更多<
▷ 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。
▷ 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 >了解更多<
▷ 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。）
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