京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
HR小兰最近遇到了一个难题:招不到合适的人,而与之岗位匹配度高达90%以上的求职者小红,却找不到满意的工作。
想必这种情况在企业和人才之间并非个例,很多企业和从业者往往会面临“招工难,难找工”的尴尬局面。
尤其是国内外数一数二的大厂,为能快速、顺利招聘上对口的人才,他们想出了一个办法就是建立认证,大家称之为“厂商认证”,如:普华永道的PWC等。
确实,厂商认证的出现带来了一定益处,不仅节省企业招聘考核的时间,还降低了人员流失率,从业者也能更快上手,大幅提升了就业率。
不过,随着新时代来临,数据的价值越来越显著。未来5年内,大数据人才需求总量将突破2000万人,数据分析、大数据、人工智能等领域已开启“野蛮生长”模式。
厂商认证含金量受制于行业发展趋势及大厂的品牌的局限性逐渐显露,因此,建立稳定、专业、多方认可的人工智能和大数据认证迫在眉睫。
为更好地连接企业、高校、学生、求职者等多方人群,帮助有实力的人才能站到同一高度,在共有的平台和标准上,CDA认证“千呼万唤始出来”。
CDA认证与CFA、PMP、ACCA等有着相同可循的发展轨迹,旨在为求职者提供从业所需技能依据和方向,为企业和机构提供具体的人才参照标准。
正所谓“机遇与挑战并存”,任何一个大繁荣的产业,都需引入第三方独立认证来规范行业发展。
CDA秉持「公平、公正、公开」原则,顺应中国大数据行业的发展趋势,联合各行各业的知名企业,共同打造高含金量的数字化人才专项认证。
CDA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,且每年修订更新,涵盖各行大数据、人工智能及数据分析从业者所需的技能。
CDA所获荣誉
不仅如此,CDA在快速建立起数字化人才通用认证标准的基础上,还会根据各行各业对于数字化人才的个性化需求,衍生出更具行业特性的专项标准。
从而,大幅提升数据人才的可信度,让企业能快速找到他们,一举解决开篇HR小兰和求职者小红的“招工难,难找工”的问题,
CDA专注打造数字化人才通用认证标准,保持着携手共建、合作共赢的开放心态,已得到中国银行、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、法国布雷斯特商学院等认可。
同时,也得到了教育部主管协会中国成人教育协会的认可,跻身为2020年“终身学习品牌项目”,从而有越来越多的企业,引进CDA认证作为内部数据人才评定的标准。
诚然,每个证书都有其存在的目的,但大家不要盲目跟风,应根据时代发展的大趋势及自身实行情况来选择,给自己的未来多准备些砝码,助力您拿下心仪企业的offer。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25