尚同家园
数据分析要学习Python、R、SAS等编程工具;对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目;如果你觉得还是难,那就采用最基础的学习路径,直接买MYSQL关系型数据库的书看,随便到网上去找个免费的MYSQL课程听;分布式存储HDOOP需要简单了解;云计算的技术作为了解就可以了;数据可视化不是很难,如果不要求特别美工的话,大家先理解图表,再研究研究仪表板,阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错,主要是展示的业务结构需要规划;大数据技术:这个相对来说有些难度,如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了,其他专业的小伙伴也不用担心,毕竟工作后还可以继续学习,在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等,如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了,实在不行有专业的工具让我们用,阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具。可以到九道门商业数据分析实训官网上去看一些案例,自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持,那就只能去报班了,如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定,或者让老师带你,像我就是进到决明后由赵强老师带了半年,现在基本上已经能熟练的搞这一套了。
大料酱VS小麋鹿
大数据从事的是开源工作,更倾向于“研发”,能够重新激起程序员研发程序的热情,职业生涯有了新的追求,这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作;其次,由于大数据属新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象,薪资上升容易,职业发展潜力巨大。二、大数据人才薪资如何?做技术编程也是不错的,不过目前大数据是个趋势,稍微有实力点的企业都在上大数据项目,而Hadoop本身又是编程开发的,再加上Hadoop工程师普遍比纯技术编程开发要高30%以上,所以有很多搞技术编程的都在往hadoop大数据方向转。做技术编程的人已经比较多了,很多人工作4~5年月薪也难上2万,能上万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也在学大数据,主要也是考虑未来发展天花板的问题。大数据工程师的工作难度大吗?首先我们先了解一下大数据工程师们需要处理哪些工作,根据工作内容,大家就能够在心中有个基本的概念。在工作岗位上,大数据工程师需要分析优化系统,解决系统运行中的稳定性问题;负责大数据基础设施框架的维护及二次开发,如kafka、flink、hbase等,负责进行数据采集、处理、分析、统计、挖掘工作等等。大数据工程师的工作累吗?除开以上工作之外,大数据工程师还需要负责数据仓库、数据集市建设,通过离线、实时方式接入各数据源数据;根据业务需求对数据、清洗、处理、计算,建模等工作,负责 即时查询工具、固定报表、运营数据产品、Dashboard等产品的设计、研发及应用等等。
勿忘归途
大数据与会计毕业能否报考,需要考虑毕业院校本身学科划分的情况,该专业属于计算机还是金融,属于计算机完全可以考大数据工程师,反之可能不行。大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘,并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。在报考中大数据工程师分为三个等级,初级、中级和高级,每个等级对应的报考条件是不一致的。可以首先参考初级大数据工程师考试报名条件:1、取得中专、大专学历,从事计算机相关工作满1年;2、取得本科及以上学历,从事计算机相关工作满半年;3、计算机相关专业大专及以上应届毕业生。
樱桃香香
数据分析师考试科目有这些:
CDA Level Ⅰ
面向范围:人人皆需的职场数据思维与通用数据技能
1. 零基础就业转行者、应届毕业生
2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者
岗位去向:商业(业务)分析师、初级数据分析师、(数据)产品运营、(数字)市场营销、数据专员等
CDA Level I 包含以下科目:《职业道德与操守》、《数据库与 SQL 基础》、《统计学(初级)》、《业务数据分析》、《数据可视化》
PART 1 数据分析概述与职业操守(占比3%)
PART 2 数据结构(占比15%)
PART 3 数据库基础(占比17%)
PART 4 描述性统计分析(10%)
PART 5 多维数据透视分析(10%)
PART 6 业务数据分析(30%)
PART 7 业务分析报告与数据可视化报表(15%)
CDA Level II
面向范围:企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。
1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。
2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。
岗位去向:数据分析师、(数据)产品运营经理、(数字)营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理(质量)等
CDA Level II 包含以下科目:《数据采集与数据处理》、《统计分析》、《商业策略分析》、《数据治理》
PART 1 数据采集与处理(占比12%)
PART 2 数据模型管理(占比3%)
PART 3 标签体系与用户画像(占比5%)
PART 4 统计分析(占比25%)
PART 5 数据分析模型(占比40%)
PART 6 数字化工作方法(占比15%)
CDA Level III
面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。
1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。
2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。
岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等
CDA Level III 包含以下科目:《数据挖掘与高级数据处理》、《自然语言处理与文本分析》、《算法应用与实战》
PART 1 数据挖掘概论(占比15%)
PART 2 高级数据处理与特征工程(占比25%)
PART 3 自然语言处理与文本分析(占比20%)
PART 4 机器学习算法(占比40%)
PART 5 机器学习实战(案例操作部分)
数据分析师考试评价目标:cda数据分析师课程理论知识直接应用于项目数据分析和投资决策工作,根据项目决策的需要,对项目各种相关数据进行精算和评估。
想要了解更多关于数据分析师的问题,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。
有名无姓123
央视网消息(焦点访谈):职场有个说法叫“证多不压身”,就是说拿到的职业资格证书越多,越好找工作。这也催生出了社会上各种各样的职业认证,其中不乏靠发证敛财,借培训骗钱的机构。为了治理这种乱象,这几年国家先后7次取消了几百项职业资格认证,并且要坚决防止已取消的职业资格“死灰复燃”,任何单位组织,都不得变相开展资格资质的许可和认定。然而就是在这样的严管之下,一些机构和个人依旧在公开组织大规模的所谓培训,开展国家明令已经取消的职业资格认证,只不过换了一个马甲,声称自己进行的是“国际认证”。这种很能唬人的国际认证是怎么一回事呢?
那么这家叫做“美国认证协会中国总部”的机构,究竟有没有取得我国主管部门颁发认证的资质呢?
记者登录了国家人社部设立的外国职业资格证书查询平台,在“国际证书查询”一栏中,输入美国认证协会发放的证书编号后,却根本查询不到任何结果。
无论中国心理学界、美国心理学界同行,还是美国加州相关政府部门,对这家能够颁发注册国际心理咨询师认证的美国认证协会都一无所知。那么这位中国区负责人反复提及的“广泛认可”究竟是谁的认可呢?
原来这家公司在美国主要是做职业技能培训,就是这样一家培训公司,到了中国就做起了心理咨询师的资格认证。
一份培训结业证书,变成了是国际专业的职业资格认证;培训公司变成了专业协会。
就在记者调查接近尾声的时候,又接到了培训机构的电话,告知有另外一个国际心理师的认证可以考。
从记者的调查来看,美国认证协会中国总部负责发所谓的国际认证证书,培训机构负责收价格不菲的培训费,他们的关系不言自明。这样的资格认证虽然没有什么含金量,却让有些人赚了不少真金白银。如此鱼龙混杂、滥竽充数的培训和认证,不仅扰乱了行业正常发展秩序,也使得旨在激发市场主体内在活力和社会创造力的国家政策打了折扣。对此不仅消费者要警惕,管理部门也应该对它们好好“认证”一下。
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所以,看看是否很眼熟? 自己看吧,不做任何评论。
小C爱点dian评ping
1、CDALevelⅠ:CDALevelⅠ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。
2、CDALevelⅡ:在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识,掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法,能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件。
熟悉适用SQL访问企业数据库,结合业务,能从海量数据提取相关信息,从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
3、CDALevelⅡ:在LevelⅠ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识,能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件,从海量数据中提取相关信息,并能够结合R、python等软件,形成严密的数据分析报告。
4、CDALevelⅢ:数据分析专家需要掌握CDALevelⅡ的所有理论及技术要求,还应了解计算机技术,软件开发技术,大数据分析架构及企业战略分析方法,能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力,为企业发展提供全方面数据支持。
扩展资料
报名条件
申报参加CDA数据分析员专业技术培训人员,具备统计学、计算机、金融、经济和会计学等专业大专以上学历。申报人员所出具的学历证明,必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。申报人员所出具的国家教育部承认的正规国民教育学历证明,必须真实有效,不得假冒伪造或修改。
报名方式
登陆CDA数据分析员网站,点击“在线报名”填写报名申请表并在线提交;或在下载资料中下载《数据分析员报名申请表》,填写学员信息后传真至报名处。
对报名申请表的信息进行初审后,工作人员通知学员递交电子版学历证明和身份证至报名处。学员缴纳学费之后领取教材以及相关资料。
参考资料来源:百度百科-CDA数据分析员
参考资料来源:百度百科-cda
青木震雷
level1:数据分析师-统计学、概率论基础知识level2:建模分析师-统计学、概率论基础知识 大数据分析师-大数据分析基础、Hadoop 理论、数据库 与数据仓库、机器学习理论level3:数据科学家-计算机科学、大数据架构、机器学习 与深度学习、数据治理、项目管理
官官8809
【报考条件】Level I:无要求,皆可报考Level II:(满足以下之一皆可报名)1. 获得CDA Level Ⅰ认证证书2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上Level III:(满足以下之一皆可报名)1. 获得CDA Level Ⅱ认证证书2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上 (注:上述数据分析相关工作不限制行业,工作可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)【考试方式】CDA Level Ⅰ和Level Ⅱ为线下统考,上机答题。考生报名后根据准考证信息到考试地点参加考试。CDA Level III为分为线下上机考试+线上答辩面试两个部分。【考试内容】Level Ⅰ业务数据分析师:120分钟,客观题(单选+多选),闭卷,上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。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,闭卷,自行携带电脑操作(安装好带有数据挖掘功能的软件如:SQL,SPSS MODELER,R,PYTHON,SAS,WEKA,等,进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件)。考点请参考CDA Level Ⅱ建模分析师考试大纲。Level Ⅱ大数据分析师:150分钟,客观题(单选+多选),闭卷,上机答题。考点请参考CDA Level Ⅱ大数据分析师考试大纲。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)。考点请参考CDA Level Ⅲ大数据分析师考试大纲。
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