数据分析师考试科目都有哪些_考试要点

数据规划师：走在产品前面，让数据有新的价值方向
数据规划师，不能说水平上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析、应用的数据也是，这点上，尤其是在互联网公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。数据规划师在一个产品设计之前，就已经分析到了，这个产品应该记录什么样的数据，这些数据能跟踪什么问题，哪些记录到的数据，应该可以用到数据中去，可以对产品产生什么样的价值。

软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。所以，必须通过参加合适的数据分析培训，拿到像CDA这样的专业数据分析师证书，我们的知识才会更加扎实与专业。

未来，数据的种类将超出我们的想象。以前的数据更多集中在外部行为的监控上，不论是网络购买行为，还是网上社交行为，都是用户在“远距离”提供数据，即便这样，我们仍然还没有运用好这些数据。随着可穿戴式设备的出现，数据和人将真正融为一体，类似谷歌眼镜这样的设备，将让我们看到的东西即时数据化；类似健康手环类设备和可以深度收集脑电波数据的设备，将随时会使我们人体的活动转化成数据。

大数据分析的三个思维方式：
1、不要依靠分析少量的数据样本，不要抽样调查。要分析与某事物相关的所有数据。
2、不要追求精确性，要乐于接受纷繁复杂的数据。
3、不要探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

你永远不要假定这个世界是真空的，所以你还需要多多观察频繁出现的新数据。当有新的数据出现时，以往的经验就需要重新做评估了。但是学的知识却是固定的，也是永久的，更是永远保鲜的。对于CDA数据分析培训，如果决定要学要考，就必须坚持，半途而废，那么浪费的不单单是青春，更是人生啊。

数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全有可能是一名好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取。

"数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：
1、都跟数据打交道。
他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。
2、知识技能有很多交叉点。
他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、在职业上他们没有很明显的界限。
很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。
事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。"

"数据分析与数据挖掘有哪些区别呢。总结一下主要有以下几点：                 1、计算机编程能力的要求，而数据挖掘则需要有编程基础。
为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。
2、在对行业的理解的能力
要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。
3、专业知识面的要求
数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。
总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。"

美国国家劳工统计局的数据显示，“数据分析师”是美国成长第二快的职业。劳工统计局的最新就业率报告预计该职业在2018年将有80万从业人员(增长53.4%)。

根据美国商务部发布的一项调研显示，在2013年，“数据分析”业在私营企业中所获得的平均时薪为40.3美元，比其它行业的平均时薪23.96美元要高出许多。

简单的来说，大数据时代的到来，标志着人类进入商务智能化时代。

数据分析师将成为今后5 年最热门的职业。

其特点是就业面广，行行需要，薪金高，职业稳定，而且越老分析手段越多越有经验而不会被淘汰，并且可以在家里办公。

随着大数据在中国国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。