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
【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03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