京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师原创作品,转载需授权
数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位,从15年大数据兴起,到现在18年临近年末,将近4个年头的时光,大数据发展迅猛,数据分析师也跟着翻涌起来,成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜,国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业,人们对数据分析的认知和需求越来越深,越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么,该如何成为合格的数据分析师呢,成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢?下面跟大家好好普及普及。
首先,数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。
职位要求:
1、熟悉数据库基本原理,熟练运用SQL;
2、熟练操作excel、PPT;
3、熟悉数据挖掘的基本原理,熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先;
4、良好的数据敏感度,能从海量数据中提炼核心结果;
5、熟练独立编写商业数据分析报告,及时发现和分析其中隐含的变化和问题,给出建议;
6、良好的沟通能力和团队合作意识,较强的学习能力,能够承担一定的工作压力。
从企业普遍的招聘需求可以看出,企业要求主要分为两部分。第一部分为硬技能,包括数学和计算机相关的技能;第二部分为软实力,主要集中在性格、个人行为及潜力等方面。软实力需要具备一定的沟通能力、表达能力和基本的职场素质,大多数人基本都能通过考核。硬实力可以通过大学课程、自学或者报学习班等形式进行提升,达到企业需求。
对于硬实力,如果想要透彻和快速的掌握,就需要系统、有规律的学习,保证知识的连贯性。若想有规律的学习,下面引用CDA脱产班的学习方法给大家做一个参考:CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SAS、SPSS、Python、R等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售、房地产等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使CDA就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目。即硬技能需要掌握上述的各项数据分析工具和完成几个数据分析相关的实际案例。
进入数据分析领域后,数据分析师还需要考取一些证书提升自己职场的含金量。现在数据分析师有3个等级:级别Level I(业务分析师)、Level II(建模分析师)和Level II(大数据分析师)、Level III(数据科学家)。考取证书后,对自己的职场选择会有很大的帮助,很多企业明确标注数据分析持证人优先。
数据分析师已成为大势所趋,它有着一定的技术门槛,并且伴随经验的积累,职位的竞争力也会越强。如今想转行或正在进入数据分析行列的人越来越多,可谓人才济济,僧多粥少,加上数据分析行业日渐完善和规范,衷心祝愿各位数据分析师同仁可以在数据分析或大数据领域开创自己美好的职业生涯,同时也通过每一位数据分析师的个人努力汇聚成整个行业的事业线,冲刺着数据分析行业跨入一个新的高峰。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11