专业数据分析师要学什么做数据分析行业考什么证书比较有含金量？-币百科

做数据分析行业考什么证书比较有含金量？

数据分析师的证书是有两种的，一种是CDA的，一种是CPDA的。

有基础的可以考CPDA的，没基础的可以考CDA的。

CDA数据分析员是基础大数据分析人才培养项目，要掌握数理统计学基础知识，基础的算法和商业模型的原理和分析步骤，结合Datahoop平台实际操作，进行简单场景的数据分析，运用统计学分析方法和简单算法构建基础实践模型，并结合案例场景，独立完成数据分析。

而CPDA数据分析师是高端大数据人才认证项目，是在不同业务场景具备完整的大数据思维、数据认知能力、数据调用能力、数据综合处理能力、数据呈现能力及数据决策能力，打造知业务、重分析、懂行业、善融通的优秀数据分析师。

选择哪一种的考试，可以根据自己的实际情况来选择，含金量我觉得都差不多的，值得一提的是，CPDA的证书是需要在机构报考的，就算不在机构报考，也是需要参加培训和学习的，我当时考CPDA的时候是在中鹏考的，因为当时觉得CPDA的证书是比较有用的，可以学到专业的知识的。

大数据分析与应用职业技能等级证书？

数据分析师认证国家部委（工信部教育与考试中心）颁发的有：

a，《数据分析师职业技术证书》（此证书是CPDA数据分析师通过后颁发）

b，《大数据分析师专项技术证书》（此证书很多单位都在进行认证工作）正规协会组织颁发的有：

a，《CPDA数据分析师证书》（由中国商业联合的数据分析专委会颁发，也是国内最早的数据分析类认证项目）

b，《BDA大数据分析师证书》（由中商统会颁发，前身为统计师证书，后变更为数据分析类证书项目）企业颁发的证书有：

a，实力大厂颁发的证书阿里，腾讯等。

b，细分行业领头企业颁发的证书帆软，永洪，八爪鱼等。其他。“一些海外协会”“合资协会”“某些逐利培训机构”“某些原论坛”等颁发的证书。具体还需要学员自己辨别。

其中，第一，第二，第三类都可以根据自己的学习意愿进行选择性的考取，其中，企业颁发的证书还需要注意企业存续的时间，有可能会出现证书考下来，但企业倒闭的情况。

第四类建议谨慎。

数据科学与大数据技术学的是什么，就业方向？

数据科学与大数据技术专业都学些什么?

属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?

根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。

目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。

数据科学与大数据技术专业报考建议：

1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。

2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。

3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

公安数据分析员干什么的？

公安或者刑侦行业对于我们常人来说，是一个神秘的行业，基于保卫公民安全，维护社会公平正义以及维护社会秩序来说，公安行业的能力好直接是人民生活安全的保障，随着大数据分析技术的不断推广，不仅仅在金融、零售行业，公安行业也积极引进大数据的技术，因为本身行业的特殊需求，公安行业在数据分析技术的应用上也在不断的发展，取得效果也是显而易见的。

大数据分析项目的应用在现有的公安行业的一些部门已经有了很好的应用效果。形成的统一的数据库系统，对于所有再登记公民的数据检索，在视频、图像以及情报等方面的应用，不仅可以帮助公安部门建立人口登记信息工作，同时在侦查案件的过程中，帮助公安部门可以很快的侦破案件。

在交警等部门，对于交通的管控，车辆的监督，中国现在是一个流动性强大的国家，车流量、人流量这些数据在短时间内就会产生前所未有的变化，怎么在这些变化上找到需要的信息，数据分析工具起到了强大的作用，很多单位也是在招投标的过程中，选购价格合适，适合自己行业使用的工具软件。数据分析工具在公安行业的未来前景还是会看好的。

数据分析本身是通用，但是在每一个行业都有自己特定的特点，在搜索上花费的人工的时间还有待改进，让技术和相关的业务的契合点更高，需要什么数据就可以提取什么数据才能提高办事的效率，也可以更好的为广大群众服务。同时安全防护工作或者是监督工作很多都会设计到图片或者视频，这些信息是不能直接被计算机转化为数据的，起码现阶段的技术还达不到，也是需要数据分析技术的不断改进或者期待下一步的数据分析技术的发展。

公安行业的数据现在主要还是要依托密集的公安人员的部署，从安防系统上来说，因为公安行业的特殊性，在使用上还是有一定的空间，在未来我们也可以希望，数据分析技术可以不断的帮助公安行业更好更快的为人民群众服务，这不仅仅是一个行业的期待，也是一个城市的期待，因为数据的安全性问题，我们希望更多的国内的技术厂商可以在数据分析技术方面得到更好的发展，行业分担完成，实现数据分析技术以业务应用的可持续发展。