图形分析师资格证报考条件

Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件

在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。

Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么

人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。

Ⅲ 如何考大数据分析师

大数据分析师报考要求如下：

1、初级数据分析师：

（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；

（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。

2、中级数据分析师：

（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；

（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；

（3）通过中级实践应用能力考核。

3、高级数据分析师：

（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；

（2）获得中级数据分析师证书。

（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；

（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。

(3)数据分析师条件扩展阅读

技能要求

1、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。

2、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。

Ⅳ 2016数据分析师报考条件

2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：

1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。

2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。

3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。

4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。

数据分析师考试相关知识：

考试安排：

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。

考试时间：

每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。

颁发证书：

考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图

希望能帮到您

Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件

1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。

Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取：公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）

网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。

数据存取：SQL语言

你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢？

上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！

Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么

任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。

Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么

数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。

Ⅸ 数据分析师主要做什么

专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

(9)数据分析师条件扩展阅读

数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。

有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。

做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。

Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么

至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师

第一条：人事部、国家测绘局共同成立注册测绘师资格考试办公室（以下简称考试办公室，设在国家测绘局），负责考试相关政策研究及考试管理工作。具体考务工作委托人事部人事考试中心负责。  各省、自治区、直辖市人事行政部门和测绘行政主管部门共同负责本地区考试工作，并协商确定具体工作的职责分工。

第二条 ：国家测绘局成立注册测绘师资格考试专家委员会，负责注册测绘师资格考试大纲的编写和命题工作，研究建立考试试题库。

第三条 ：注册测绘师资格考试设《测绘综合能力》、《测绘管理与法律法规》、《测绘案例分析》3个科目。考试分3个半天进行。《测绘综合能力》、《测绘管理与法律法规》2 个科目的考试时间均为小时，《测绘案例分析》科目的考试时间为3小时。

第四条 参加注册测绘师资格全部：（3个）科目考试的人员，必须在一个考试年度内参加全部（3个）科目的考试并合格，方可获得注册测绘师资格证书。

第五条 ：对符合注册测绘师资格考试报名条件，并于2005年12月31日前评聘为高级工程师专业技术职务的人员，可免试《测绘综合能力》科目，只参加《测绘管理与法律法规》、《测绘案例分析》2个科目的考试。在一个考试年度内，参加前述2个科目考试并合格的人员，方可获得注册测绘师资格证书。

第六条： 参加考试由本人提出申请，携带所在单位证明及相关材料，到当地考试管理机构报名。考试管理机构按规定程序和报名条件审核合格后，发给准考证。参加考试人员在准考证指定的时间、地点参加考试。国务院各部门所属单位和中央管理企业的专业技术人员按属地原则报名参加考试

第七条： 注册测绘师资格考试考点原则上设在直辖市和省会城市的大、中专院校或者高考定点学校，如确需在其他城市设置，须经人事部和国家测绘局批准。考试日期为每年第三季度。

第八条 ：坚持考试与培训分开的原则。凡参与考试工作(包括试题命制与组织管理等)的人员，不得参加考试和参与或者举办与考试内容有关的培训工作。应考人员参加相关培训按照自愿的原则。

第九条：注册测绘师资格考试及有关项目的收费标准，须经当地价格行政部门核准，并向社会公布，接受公众监督。

第十条 ：考试考务工作应严格执行考试工作的有关规章制度，切实做好试卷命制、印刷、发送过程中的保密工作，遵守保密制度，严防泄密。

第十一条：考试工作人员要严格遵守考试工作纪律，认真执行考试回避制度。对违反考试纪律和有关规定的，按照《专业技术人员资格考试违纪违规行为处理规定》处理。应该是这个

可以考取。学习经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校学生（毕业后才能取证）以及应届毕业生。

申报条件1. CAD技能一级（具备以下条件之一者可申报本级别）(1) 达到本技能一级所推荐的培训时间；(2) 连续从事CAD二维绘图工作2年以上者；(3) 取得制图员中级职业证书者。2. CAD技能二级（具备以下条件之一者可申报本级别）(1) 达到本技能二级所推荐的培训时间；(2) 连续从事工业产品或土木建筑物体三维几何建模工作2年以上者；(3) 业已取得本技能一级考核证书者。3. CAD技能三级（具备以下条件之一者可申报本级别）(1) 达到本技能三级所推荐的培训时间；(2) 连续从事工业产品或土木建筑物体三维几何建模工作2年以上者；(3) 业已取得本技能二级考核证书者。考评方法采用现场技能操作方式，成绩达到60分以上（含60分）者为合格。考评人员与考生配比考评员与考生配比为1：15，且每个考场不少于2名考评员。考评时间各等级的考评时间均为180分钟。考评场地与设备计算机、三维CAD软件及图形输出设备；采光、照明良好的房间。

一般在校学生都考 中级CAD证书:170 元 画八道比较简单的图。 高级CAD证书：400元左右。画六道较复杂的机械图和两道立体图。 Autodesk公司推出的官方认证主要有: 1.一级,主要是图层,对象特性,绘图,修改等基本工具栏. 2.二级,主要是外部参照,属性块,图纸集,发布,标准等协同设计功能的基本用法. 3.教员认证,包括笔试和试讲两部分,一般都是针对在职教员.考题覆盖面广,难度大,试讲答辩更是苛刻. 教员认证是开设授权培训中心的条件. 一级二级只要是授权培训中心都可以考. 教员一般每年两次,八月和一月,在北京\上海\深圳各有一个考点,考生可以自己选择就近地点. CAD认证考试 Autodesk公司CAD认证考试的具体安排如下： 1、每月举行两次微软CAD认证考试（具体时间请到招生办公室查询） 2、专业一级考试费150元，专业二级考试费180元. 3、考生提前(至少一周)到招生办公室办理报名考试手续（填表、交费、并选择考试时间）. 4、如学校组织考前串讲，考生应按时参加，并提前领取准考证. 5、考生在规定的考试时间内到指定考点，根据监考老师的指示进入考试系统，在规定的时间内完成考试. 考试成绩如未通过，请到招生办公室联系补考事宜，补考费为50元/科。 考生在考试通过四周后可向考务中心电话询问相应CAD证书领取时间。考生凭收据到考务中心领取相应CAD认证证书。 Autodesk公司CAD认证证书分类及认证方法 一 、专业一级认证证书： 考试课程： Autodesk CAD 2000/2000i/2002 认证方法： 通过以上课程即可获得该课程的单科专业一级认证证书 证书样本： 一 、专业二级认证证书： 考试课程： Autodesk CAD 2000/2000i/2002 认证方法：通过以上课程即可获得该课程的单科专业二级认证证书 同时还又省部级的机械制造协会的CAD认证，以上的这些考试好像在各地都可以报名，学校里也有

在校大学生可以考取数据分析师。报名条件如下：一、Level Ⅰ（满足以下之一皆可报名）：1. 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生；2. 本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上。二、Level Ⅱ：（满足以下之一皆可报名）：1. 本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上；2. 本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上。三、Level Ⅲ：（满足以下之一皆可报名）：1. 本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上；2. 本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。注：上述数据分析相关工作不限制行业，工作涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理等内容即可。

Autodesk认证考试是Autodesk唯一承认、只有在Autodesk授权培训中心接受培训并通过专项考试者才能获得的认证。 考试方式与报名： Autodesk认证考试是在ATC局域网内的上机考试。考试由Autodesk统一提供考试内容，统一判卷，统一发放证书。报名与考试在当地的ATC进行。这个证书对于搞机械的，搞建筑或室内设计的帮助很大，涉及的内容很多，考试大纲包括了以下内容：深入了解人机交互界面、图形组织和图档管理、工作过程的管理、生成与修改对象、三维建模、注释和剖面线填充、打印和发布图形、数据共享和协作。

如果你指的是注册测绘师，那么就是这样：凡中华人民共和国公民：2取得测绘类专业大学专科学历，从事测绘业务工作满6年可报考；取得其他理工类专业大学专科学历，从事测绘业务工作满8年可报考。取得测绘类专业大学本科学历，从事测绘业务工作满4年可报考；取得其他理工类专业大学本科学历，从事测绘业务工作满6年可报考。取得含测绘类专业在内的双学士学位或者测绘类专业研究生班毕业，从事测绘业务工作满3年可报考；取得其他理工类专业的双学士学位或者研究生班毕业，从事测绘业务工作满5年可报考。取得测绘类专业硕士学位，从事测绘业务工作满2年可报考；取得其他理工类专业硕士学位，从事测绘业务工作满4年可报考。取得测绘类专业博士学位，从事测绘业务工作满1年；取得其他理工类专业博士学位，从事测绘业务工作满3年可报考。具体规定请参见国家测绘局网站重要规范性文件栏目的《注册测绘师制度暂行规定》一文。 特别说明，报考条件中的工作年限指的是累计工作时间，即获取相关学位前后的工作经历都算在内。如果是测绘专业的工程师职称评定，那么条件就是这样：申报对象应遵守国家法律和法规，有良好的职业道德和敬业精神，任现职期间年度考核合格以上的符合专业技术资格条件的专业技术人员。（一）学历、资历要求1、本科毕业取得助理工程师职称，并从事助理工程师工作4年以上或本科毕业后从事本专业技术工作5年以上；2、大专毕业取得助理工程师职称，并从事助理工程师工作4年以上或大专毕业后从事本专业技术工作7年以上；不具备规定学历，但确有真才实学，业绩显著，符合下列条件之一的，可破格申报：1、中专毕业连续从事本专业技术工作10年以上或累计从事本专业技术工作15年以上、取得助理级职称并从事助理级工作5年以上；2、取得市级科技进步二等奖（相应奖项）以上。3、企业及事业单位的主要技术负责人，不具备规定学历，参加市职称办认可的相关专业培训，经考试取得合格证书，从事本专业技术工作15年以上，取得助理级职称5年以上。4、企业及乡镇农业事业单位的技术骨干，不具备规定学历，取得市职称办认可的本专业或相关专业的大专专业证书，从事本专业技术工作15年以上，取得助理级职称5年以上。5、中专毕业后连续从事本专业技术工作15年以上。破格人员应参加面试，并对照破格条件进行申报评审。破格申报人员任现职以来的年度考核必须为称职（合格）以上，其中至少有1次为优秀。（二）专业技术工作经历（能力）要求有独立完成本专业技术工作的经历，具有解决较复杂技术问题的能力，具有一定的综合、分析、判断、总结和组织协调的能力，并能撰写技术、工程、业务报告。在任助理工程师期间，具备下列条件之一：（一）作为技术骨干，完成过县（局）级科研项目或课题；（二）作为技术骨干，完成过县（局）级以上工程项目的研究、设计、施工、制造、生产管理工作；（三）参加过一项中型工程新建、扩建或技术改造项目的研究、设计、施工、设备安装调试工作；（四）完成本企业主导产品的开发、设计、制造、工艺和生产管理工作；（五）独立负责生产设备维护和管理工作，能及时发现和排除较复杂的技术故障；（六）完成本产品的技术分析和市场分析，被单位采纳，经实践验证，基本正确；（七）完成对本单位有指导作用的有关情报资料的搜集、整理、汇编、提出系统报告；（八）参加过一项中型成套工程项目国内外投标、承包、施工、验收任务；（九）参加过中型企业中精密、大型、稀有、生产制造关键设备等复杂设备维修工作的全过程或重要成套设备的维护、维修，保证设备正常运行；（十）作为主要技术骨干推广应用有一定水平的新技术、新工艺、新产品、新材料三项以上，并经主管部门鉴定认可；（十一）作为主要技术骨干在两项市级以上重点工程项目的设计、施工、建设中发挥过重要作用。（三）业绩成果要求任助理工程师期间，具备下列条件之一：（一）市（厅）级科技进步三等奖（姑苏杯奖、优秀勘察、设计奖等相应奖项）以上获奖项目的主要完成人（以奖励证书为准）；或县（局）级科技进步二等奖获奖项目的获奖者前五名（以奖励证书为准）；（二）县（局）级重点项目或对行业发展有重要促进作用的重点项目的研究、设计、施工、制造、生产技术管理及相关任务的主要完成者，成果通过鉴定或验收；（三）作为技术骨干完成一项中型或两项小型工程项目研究、设计、施工、安装调试任务，经实践检验，达到了要求，通过鉴定或验收；（四）作为技术骨干完成两项有一定技术难度的产品、项目或关键部件的研究、设计、施工、制造、生产技术管理，经同行专家评审或鉴定，达到一定水平，取得一定经济效益或社会效益；（五）完成一项科技成果推广、应用新工艺、新技术、新材料，并转化为生产力，经实践检验，取得一定的经济效益或社会效益；（六）完成一项技术或工艺革新，提高生产力，取得一定经济效益；（七）取得发明专利一项，并转化为生产力，取得一定经济效益或社会效益；（八）提出一项科技建议，为县（局）级有关部门采纳，经同行专家评议认为对科技进步和行业发展有促进作用；（九）解决设计、生产、施工中疑难技术问题，取得较好效果，经行业主管部门认可；（十）参加过一项国家、地方、行业技术标准或重点产品标准的制定，并获批准公布，用于生产实践；（十一）负责完成一项生产工艺、流程的改革，对企业生产技术革新起到推动作用，取得较好效果。（四）论文要求任助理工程师期间，撰写本专业有一定学术水平的学术论文、技术报告、专业总结，具备下列条件之一：（一）在市级以上专业期刊公开发表或市级以上学术会议上宣读有较高学术价值的本专业论文2篇以上；（二）为解决较复杂技术问题而撰写的有一定水平的技术报告、有一定水平的项目的立项研究（论证）报告或专业总结2篇以上；这样考试的科目，是中级职称的理工类英语和计算机。

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