大数据分析师和高级经济师

总结出来的一套专业化，对数据分析行业的研究。此证书可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据，规范化，利用工具完成复杂数据分析项目、数据建模，系统化的标准来认证什么样的人才才是合格的CDA数据分析师，做出报告：LevelⅠ，数据库基础知识。CDA数据分析师分为三个等级。Level Ⅱ，如下，CDA证书为唯一的等级认证依据:除以上知识点还包括数据挖掘高级算法：统计概率基础知识。[3] 三个等级考试通后由CDA协会颁发等级认证证书，并得出规范的数据报告，利用软件操作解决简单的数据处理与数据分析、数据库及商业智能等知识：多元统计、数据挖掘，利用软件进行复杂数据的处理和案例分析、提供决策并管理团队执行部署。Level Ⅲ,Hadoop，SAS与R编程技术等CDA数据分析师考试认证标准来源于协会成员长年从事数据分析教育与工作的经验和实践，科学化，对数据分析教育的不断完善开发

大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。

大数据分析的市场平均薪资是在12000元左右。大数据分析师可以使企业清晰了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。与传统的数据分析师相比，大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。如果想要学习大数据分析，想了解更多有关大数据分析师的相关信息，推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创TTS8.0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通。该机构26大课程体系紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，助力学员更好的学习。

主要有二个方向：一是大数据维护、研发、架构工程师方向；所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；二是大数据挖掘、分析方向；所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等

首席数据官(CDO)　　首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。　　营销分析师客户关系管理分析师　　使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在 Excel 和 SQL 等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。当与 AdobeCampaigns 等广告系列管理软件配合使用时，公司企业就可以确保其营销策略达到最佳效果。　　数据工程师　　Hadoop 和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。商务智能和数据科学都要求有干净的、有序的且可用的数据框架，而这通常是通过 SQL 服务器、甲骨文(Oracle)和 SAP 公司数据库来实现的。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。　　商务智能开发工程师　　商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。商务智能最重要的技术目前都掌握在主要科技巨头手中，包括微软商务智能软件包(SSISSSAS×××SPowerBI)，甲骨文(OBIEE,OBIA)，SAP(BusinessObjects)和IBM(Cognos)。数据可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikViewQlikSense、 SiSense 和 Looker。能够使用 d3.js 在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了 7 万 5 千英镑，平均日薪 500 多英镑。　　软件研发工程师　　网页应用。除了掌握 Java、C#、PHP 和 DiangoPython 框架等传统软件研发工具，大数据软件研发工程师还需要熟练使用 Pyramid 或者 Flask。　　大数据工程师　　处理和分析。从经验来看，这涉及到使用关系型数据库，来管理以表格方式存储的数据。有很多关于数据怎样才能被定义为大数据的讨论。为了得到这个问题的结论，必须综合考虑结构化和非结构化数据(图像，视频，音频文件等)，它们往往是实时收集的，并且过于复杂，因此不能由传统数据结构处理。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在 MongoDB 等 NoSQL 数据库中。很多公司采用 Hadoop 框架和很多 Hadoop 次级软件包，如 Hive(数据软件)，Pig(数据流语言)和 Spark(多编程模型)，当然数据基础设施还远远不止这些。　　洞察分析师　　析师炙手可热。通常，他们都会和产品部门、市场部门紧密合作，运用数据编程工具来整合大数据集，得出分析结论，支持发展客户群，制定维持客户关系策略。从技术的角度来说，洞察分析师需要掌握各种数据编程工具，如 SQL、SAS 和 SPSS 等。但是很多公司都希望能够使用R 和 Python 来获得更深度的分析，同时还要与 RStudio 等软件包配合使用，来生动地表达可视化数据分析结果。　　数据架构师　　数据架构师可为尖端的大数据解决方案提供基础，其职责包括使用 AWS，Azure 和GoogleCloud 了解云中的数据存储和使用 Hadoop 或 NoSQL 设计基础架构数据库来管理非结构化数据。　　数据科学家　　Glassdoor 表示，数据科学家是“美国的最佳工作”，是数据世界的常驻“摇滚明星”。关于谁才是真正的数据科学家，曾引起了世界范围内的讨论，参与这场讨论有许多强大学术背景的博士硕士，他们在统计学，数学，物理学，经济学，数据挖掘和机器学习方面都具备深厚专业知识。优秀的数据科学家能够使用先进的分析原理和 Python，R 或 Spark 等数据编程工具来识别并解决高度复杂的业务问题。他们的分析将在决策中发挥核心作用，提供智力支持，以确保公司能够在日益复杂的商业环境中获得成功。

数据分析师的考试是CDA的有分等级的考试的，每个等级的考试内容是不一样的。CDA Level Ⅰ：业务数据分析师120分钟，客观题（单选+多选），上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。CDA Level II：建模分析师90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：SQL ,PYTHON,SPSS MODELER,R SAS,WEKA,等，进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件）。CDA Level II：大数据分析师90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（具体准备工作请见考试大纲中的详细说明）。CDA Level III：数据科学家第一阶段：150分钟，客观题+主观题，闭卷，上机答题。第二阶段：1个月内，项目案例，开卷。提交项目结果，60分钟，线上答辩面试。（第一阶段考试通过者，才有资格参与第二阶段面试）。CDA的考试是一级一级的考的，我在中鹏考的时候就先考了一级然后考二级的，需要符合报考的条件才能考，不过他们的老师教的是真的可以。

没问题，如果你说是项目数据分析师的话。我也在考，经管，计算机，数学等都可以。大三以上。储备知识就是它的教材吧，数据分析基础，量化投资，量化经营，还有个战略管理，全是excel。报名的话发教材技能要求：懂业务：从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。懂分析：指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。懂工具：指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。懂设计：懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。

通过招聘网站可以发现来自全国近1年的用户提交的样本中，发现数据分析工程师薪资水平的全国平均工资在120,00左右，其中80%的薪资水平都在8000以上，并且薪资主要集中在8K-10K之间；如果按照工作经验统计，也可以看到数据分析工程师的薪资水平也是逐年递增，经验越是丰富，薪资水平也会越高，应届毕业生薪资水平也接近8000。再根据市场招聘条件分析：招聘待遇，工资20000-29999占比最多，达36%。经验要求，3-5年工作经验要求的占比最多，达63%；学历要求，本科学历要求的占比最多，达69%。可见，数据分析相关岗位不仅能拿到高薪，而且发展前景和选择性非常广。可以考CDA数据分析师证书，帮助自己拿到高薪CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。CDA 行业标准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，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。CDA证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。随着社会的发展，CDA数据分析师需求会越来越来，CDA数据分析师也会越多越被人认可。权威性：CDA 认证由行业协会、知名企业及业界专家学者共同制定与背书并于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性。专业性：CDA认证标准符合当今全球数据科学技术潮流，满足各行业数字化发展中对数据相关岗位的人才要求，考试专家命题、评分公平、流程严格，具有高含金量。认可度：CDA认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括中国电信、联通、中国人民银行、中国银行、中国烟草、国家电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等。国际化：CDA与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，认证考点覆盖全球。CDA全球会员联盟开放式合作进一步建立企业会员与雇主联盟，具备中立性并逐步成为国际化认证标杆。想要了解更多关于数据分析师工资待遇的问题，可以咨询一下CDA认证中心。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展大