京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人生是种态度,是种理想。可是,饱受社会“严刑拷打”的打工人,会在浑浑噩噩中从有梦想、有干劲的年轻人,沦为平庸无为的中年人,还迷茫和困惑着,不知道短短数年究竟发生了什么?
你身边是不是也有这两类人。
一类人,年纪轻轻,便走上了平步青云的事业进阶之路;
另一类,则将就着步入中年,面对各种职场不公平却忍气吞声,害怕丢了饭碗,因为TA已不知道自己还能干什么工作。
他们都曾经怀揣着梦想,但为什么会走出不一样的光景,岔路口究竟在哪里?或许,这两种人生的差别仅仅在于,是否有规划、有步骤地向着梦想靠近。
▶ 你是在读大学生,还不知道毕业后该做什么工作?
▶ 你已步入职场,却不清楚当前的工作是否能长久?
▶ 你频繁跳槽,却始终不明白自己想要什么样的工作……
假若你有中招,就一定要注意了!对于一只盲目航行的船来说,所有的风都是逆风。
如果你向往乘风而行,就该搞明白自己的职业定位,有计划地合理安排和规划职业发展,努力发掘自己的潜力,打造自己的核心竞争力,方能一步步营造出属于自己的璀璨人生。
不过,说到职业定位和规划,大部分职场新人,包括一些职场资深人士,都不是很清晰。
这种模糊不仅会导致面临危机时毫无招架之力,还会给这些人未来的职业发展带来致命的打击。
不想被社会淘汰和遗弃,就必须有的放矢。这时,个人职业生涯规划就显得更加重要,毕竟有了目标,才会有动力,说不定哪天就实现了“钱多、事少、离家近”的打工人梦想。
如何让职业定位清晰?
俗话说:“知己知彼,百战百胜!”
在做职业定位前,要先进行自我剖析和审视,从目前的就业形势、个人的兴趣爱好、专业特长、优势劣势、价值观等多个维度入手分析。
自古有云:“时势造就英雄!”可见,大环境对草根成为英雄有很大的影响力。
因此,除了自我的认知外,职业分析亦十分重要,大家可以从岗位需求量、薪资情况、职业成长空间等方面去了解。
俗话说“男怕入错行,女怕嫁错郎",无论多么完美的职业定位,根基都需建在一个有发展前景的行业上,唯有在对的领域内不断深耕,职场之路才会越走越顺畅。
这时不妨留意下红利行业数据分析,上网搜搜,会发现与之相关的职业平均月薪接近20k,且大数据人才需求总量,将在未来5年突破2000万人的巨大缺口而发展起来的。
数据分析行业前景如何?
人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示,2020中国大数据行业人才需求规模达210万,未来5年该需求仍将以30%-40%增速发展。
2013-2017年排名前五职位增长率
图片来源:领英中国2019年《新兴职业报告》
据悉,如今的互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业,都迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。
正所谓行业越热证书含金量越高,技能越硬越易被认证。类似CFA、CPA、PMP、ACCA快速发展并得到行业高度认可一样,数据分析行业内高含金量的认证也有着同样的轨迹。
CDA数据分析师认证由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新,确保了公立性、共识性、前沿性,符合当今全球数据科学技术潮流,为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
从而,得到了教育部主管协会中国成人教育协会认可,跻身为2020年“终身学习品牌项目”,成为大数据及人工智能领域长期、稳定、专业的行业人才标准。
CDA数据分析师认证
如何报考
了解报考条件及政策
长按扫码,立即咨询
考取对的证书,不仅能成你入行敲门砖,还可让你拥有具备核心竞争力的技能。相信对于CDA数据分析师认证证书,大家心里还是有很多问题。接下来,我们继续深入扒一扒这个证书。
优势1:行业选择多,持证者未来更精彩
由于数据分析人才就业市场需求量巨大,未来5年数据分析师将以超20%的年增长率高速增长,市场迫切需求让数据分析岗位呈现出多元化面貌。
纯数据孵化出数据工程师、数据科学家和人工智能专家等,而伴随企业数字化转型,不同行业、不同岗位都对数据分析技能,提出了个性化的要求,使得数据赋能岗位更加多样化。
因此,分工细、选择多的数据分析技能得到了求职者青睐,这也是CDA认证考生数量逐年稳健攀升的关键因素之一。
对数据分析感兴趣
免费领考试资料
立刻扫码
全面了解CDA认证详情
快速拿证入门
优势2:行业门槛低,认证持证者能力
数据分析行业在国内是新兴产业,迫切的市场需求使得企业更注重从业者的实操能力而非学历,故而这个行业的整体门槛并不太苛刻。
所谓万物均存在两面性,因为缺少学历约束,企业想找到合适的对口技术人才,就不得不依靠业内高含金量认证证书。
CDA数据分析师认证得到了政府、企业和从业者青睐,持证人已遍布全球,引进CDA证书作内部数据分析人才评定标准的企业亦大幅提升。
考证后就业机会更多
想跳槽换行业
立刻扫码
了解数据分析就业方向
获取更多就业信息
优势3:国家扶持力度增大,大势所趋
▲《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中强调:“加快数字化发展。发展数字经济,打造具有国际竞争力的数字产业集群。”
▲ 2019世界人工智能大会发布,全国AI&大数据人才需求呈快速增长态势,约为4年前的12倍。
▲ 麦肯锡公司的研究预测,可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师的人才缺口高达到150万。
目前,数据分析师在国内的人才需求量非常大,且国家政策扶持力度在迅速地攀升。
无论是从国家发展的战略方向,还是就业市场的巨大规模导向,都揭示了数据分析师技能的重要性,这是个具有代表性的跨时代技能。
数据分析师备考者关注的其他问题
① 考试题目太难?
为解决这一难题,2021年CDA数据分析师认证考试全面升级,倾力打造了数据分析从业者刷题的必备神器:CDA数据分析师模拟题库。
为让大家有针对性地学习进阶,我们特别放出99个免费名额,让大家能够好好刷题,刷到好题!
立刻抢模拟题库的刷题名额>>>
② 知识储备量不够?
为最大范围地惠顾社会大众,我们还细心整理了一份“数据分析师备考大礼包”。针对数据分析小白、数据爱好者、数据从业者等人群,做到360度无死角知识点覆盖。
助力大家掌握数据分析技能的同时,还能大幅提升考试通过率,顺利拿到CDA数据分析师证书。
无论是打工人
还是大学生
都可利用业余时间考证
0基础也能考
快速实现财务自由
立刻领取考试资料
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23