数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

数据分析师不光光是一个证书，很大程度上，它是对一个业务人员数据搜集、数据整合、数据分析研究能力的重大提升。在现在这样一个信息时代，数据爆炸，数据分析师这样一个从众多数据中找出那些发光点的职业肯定是很吃香的，考取了数据分析师的证书，就证明了你在这个社会社会竞争中具有优势！

经过百期的数据分析师培训学员反馈，深受企业职场的厚爱，在CDA数据分析师培训之后，不但数据分析的技术提升不好，还结实很多志同道合的朋友，大家互相学习交流，从中得到许多知识，

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。

工作方向很多，数据分布在各行各业，只不过这几年像电商这样的比较火。在title为数据分析师下，具体还是有很多不同，可能就是做报表的，有做些偏ETL的，也有做行业研究的，也有做偏向数据挖掘的，具体做哪个跟岗位的要求有关，也跟自己的特点，能力有关。
至于前进，我举得也不像外面传的什么大数据时代这样，但是所谓行行出状元么。
需要的知识：统计学相关知识，必要的计算机能力，相关的分析软件使用，更重要的是你所在分析行业，业务的熟知度，千万不要成为理论家。

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

好的数据分析师的收入是非常高，差不多平均水平在13k左右，但是处境不好的数据分析人员只能拿到跟内勤同等收入的水平。传统行业的数据分析师差不多只能拿到3-5K水平，这些大多数是处在数据处理、整理数据为统一口径的数据农民工，一般只接触的工具只有EXECEL，这类岗位三大招聘网站上有很多的传统行业里都有招这些数据分析专员，你可以对应看一下；第二阶段是刚刚进入互联网数据分析师行业的初中级数据分析师，待遇范围一般在5-8K，一般承担是从数据库里取到数据进行初级数据分析并形成报告，一般接触到的工具有SPSS、SQL等，比如@数据分析微招聘，185号岗位，这是一家公司需要大量招聘初级的数据分析师进行长期的培养广告公司；高级数据分析师在全国的范围内来说还是很少一个群体，主要承担对于某个数据分析项目进行建模与分析及算法研究等，这批人员一般的薪资待遇在16K以上，大多数在互联网与金融行业等利润率比较高的行业，@数据分析微招聘，199号岗位，该岗位是杭州大型电商公司为其呼叫中心招聘数据分析师，待遇在P7左右，也就20-22K/月，还有盛大招聘数据分析师岗位也其实有很有代表性；最高端是一些互联网数据分析部门的管理层与数据科学家，一般是大型公司对于某个项目进行数据挖掘研究，全国也只有微软与阿里及一些从事数据挖掘公司里有这些数据科学家，一般的待遇差不多在50万以上年薪

大多数的互联网行业特别是电商行业对于数据分析师这块还是比较看重，主要的原因其主要的资产除了产品、人员就是长期积累的数据而这些海量的数据已经不能用人工经验来还原业务，这就需要数据分析师对于数据进行归纳与还原商业规则与逻辑，一般主要涉及商业分析、用户分析、产品分析、运唯支撑等这几块；说白了就是换个行业都可以在职场上存活下来；一般需要以下几个要求：
1、数据分析经验；
2、商业数据敏感度；
3、基本工具（SAS、SPSS、SQL、EXECEL等）；
4、建模；
5、知识点（统计学、会编程）；

大数据产业发展最快的一个是美国，另一个就是中国。有关中国大数据市场容量的预测和估算有很多版本，激进者估计千亿市场的，悲观的认为国内大数据市场刚刚萌芽。当前比较热门的一些招聘职位：数据分析师、hadoop、数据挖掘、大数据开发工程师。

数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。