
考证焦虑,你有木有?
别的同学(同事)都考了,我怎能没?
证多不压身
有考总比没考好……
某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
《中国教育报》调查显示,相同条件的从业者,持有行业高认可资格证者,就业机会是无证者的2-3倍,且工资会高出将近60%。可见,考证能给高等教育体系中所获文凭之外的安全感。
然而,随着教育焦虑和就业焦虑在中国的蔓延,证书的原始意义被扭曲,出现了一些令人担忧的“考证热”现象,如:你考,他考,我不考,说不过去。
很多人在“考、考、考”中迷失自己,其实证书并非越多越好,而是要明确自己哪些能力需提高,毕竟与证书相符的实践能力更重要,如果不能学以致用,这些证书就是废纸。
考证前,
务必思考一个问题:
为什么要考这个证?
在你没考虑清楚前,
可放缓考证的脚步,
直到目标清晰。
▷ 如果你有清晰方向,准备或正在追求想要的目标,这个过程需考证,那请一定不要迟疑,放心大胆的去考吧!
▷ 如果你碎片时间多,对某个陌生领域又感兴趣,查查这个行业认可度较高的资格证,努力起来吧!
考证不能盲目,建议考证者从自身情况出发,确定目标后,再勇往直前,方能走上人生的巅峰。对于现今热门的大数据分析领域,很多人都十分感兴趣,想涉及或转行,如果您有这方面的想法,不妨看看下面这款在大数据和人工智能等方面含金量较高的证书!
大数据等领域值得考的证书
近几年,国内各行各业,如互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,对专门从事数据采集、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需求越来越大。
未来5年,中国大数据行业人才需求将达到2000万人。类似CFA、PMP、ACCA快速崛起并成为行业内普遍认可的证书一样,数据分析行业蓬勃发展催生出CDA数据分析师认证,并逐渐发展成长期而稳定的行业人才标准。
2020年CDA认证考试全新升级,旨在为大数据和人工智能时代提供全社会普遍认可的数据分析专业人才标准,推进数据科学人才专业考核!
“CDA数据分析师证书”优势
1、行业认可高
CDA数据分析师认证是一套专业化、科学化、国际化、系统化的人才考核标准,分3个级别,证书涵盖各行大数据及数据分析从业者所需具备的技能,符合全球大数据及数据分析技术潮流。
CDA数据分析师认证得到了直属中国成人教育协会及大数据专业委员会的认可,考试通过者可获CDA数据分析师中英文双证书。
CDA证书3大特性
1、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,并每年修订更新(共识性);
2、根据数据科学专业岗设立的人才考核标准,与全球知名考试服务机构Pearson VUE合作,专家命题、评分公平、流程严格(专业性);
3、持证人享有CDA会员系列特殊权益,证书具备唯一性与防伪性,持证人可获电子徽章,加入Linkedin个人档案。证书3年1审,确保持证人实力与权益(权益性)。
由于政府、企业和从业者对CDA证书的认可度稳步提升,越来越多企业引进CDA证书作内部数据分析人才评定标准,CDA企业会员亦大幅增加,涵盖了中国银行、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等。
2、认证标准
CDA数据分析师认证考试由为IBM、华为等提供认证服务的全球测评行业杰出计算机化考试服务公司Pearson VUE代理,考生不仅考试更便捷,还将受益于Pearson VUE在全球的影响力。
通过CDA认证,来自各个领域的数据处理和分析人才得以证明其技能。Pearson VUE将采用随报随考技术为CDA考生提供服务,让考生能够随时就近预约考试。
升级后,CDA数据分析师认证考试实现了频次更高、考点更广,大幅提升了专业度、共识性与含金量,促进其全球化普及。
1. 报名时间
2. 考试地点
3、持证薪资高
据相关数据统计,CDA考生已不再集中于一线城市,二三四线城市均有分布。结合市场薪资分布情况可见,非一线城市消费低薪资高,约一半CDA考生来自非一线城市。
往届考生TOP20城市分布
对比求职市场数据分析职位,CDA持证人与非持证人的月薪,发现系统学习并获等级认证者月薪均高于未考证人群,且不局限于一线城市。
LEVEL I持证人群和非持证人月薪TOP10城市比对
CDA Level I等级证书主要面向业务数据分析,属数据分析领域初级岗位,与之匹配为数据维护岗、数据分析师、数据赋能岗、BI工程师、数据开发岗。
LEVEL II持证人群和非持证人群月薪TOP10城市比对
CDA Level II等级,为数据分析领域的中级岗位,与之匹配为数据挖掘工程师、大数据分析师。
LEVEL III持证人群和非持证人群平均月薪比对
CDA Level III等级证书为数据科学,属于数据分析领域的高级岗位,一般为上市、国企等大型企业招聘岗,主要在北上广深一线城市。
4、岗位多元化
领英2020年发布的新兴职业报告2显示,数据分析师正以超20%的年增长率高速增长。迫切的市场需求让数据分析岗呈现多元化面貌,主体可划分为纯数据岗和数据赋能岗。
纯数据岗,孵化出数据工程师、数据科学家和人工智能专家等,职责主要集中在数据处理、业务建模、数据可视化、数据平台搭建,就职数据部门。
另外,企业数字化转型中,不同行业、不同岗位都对数据分析技能提出了要求,使得数据赋能岗位多样化,渗透各行业。
CDA持证人就职公司
数据分析岗分工细、选择多等特性,也推动着CDA认证证书考生逐年攀升,近2届的增长率达40%。
CDA历届考生增长率
截止2020年,CDA数据分析师持证者已遍布500强企业、科技独角兽、大型金融机构、国有企业、机关事业单位等。在大环境及宏观政策的影响下,预计会有更多数据相关的从业者和求职者考取CDA证书。
5、入行门槛不高
数据分析行业在国内虽是朝阳产业,但国内高校人才输出无法满足市场需求,促使企业往往更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历,故而这个行业整体的门槛相对较低。
拿数据分析就业市场上两类主要的分类来说,纯数据岗学历涵盖从高职到博士,另一类数据赋能岗门槛包容性比纯数据岗更大。
往届持证人学历分布
不过,正因为缺少学历门槛的约束,企业想找到合适的对口数据分析人才,就不得不依靠行业内长期稳定形成的高含金量证书。所以,会有更多的考证大军,为了更好的未来,需要拿下这块敲门砖,来认证自身的数据分析能力。
▼
2020年全新升级的CDA数据分析师认证考试,从含金量、实力值等各方面来看,都是考证大军们非常好的选择之一。
▷▷▷了解更多CDA数据分析师认证,可点击登陆官网>>了解更多
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08