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%。但是从数量上来看,硕士学历的外卖员有约7万人,是不是有点点吃惊。
不仅研究生的就业压力大,满大街一抓一大把的本科生同样面临着空前的就业压力。某家企业10个人面试,10个都本科生……当学历不再是你的优势,该如何能提高就业率?
1、“高不成低不就”的尴尬
小西是一枚2020届普通高校硕士,虽不是最热的专业毕业,但是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,就陷入了“高不成低不就”的尴尬境地,怎么破?
而小昊则是某大学本科生,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,让他精疲力尽,动不动就想辞职……不知道你是否也正在或曾经面临过小西和小昊的难题。
2、凭“一技之长”脱颖而出
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。
3、新时代什么技能可成“一技之长”
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。
错过了炒房、牛市、电商、直播……我们千万不要再错过了CDA数据分析师证书。
4、CDA数据分析师认证你的“一技之长”
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
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。)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23