如果有人问，疫情下最有前景的职业是什么？数据分析师一定榜上有名！
人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，显示2020年中国大数据行业人才需求规模预计将达210万，未来5年需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右。
虽然近几年高校纷纷新增大数据相关专业，但是数据分析人才输出未形成规模，远远无法填补目前市场迫切需要的巨大缺口，导致数据分析岗位高薪却供不应求。
作为培养DT时代前沿技术人才的国际化职业教育领导品牌，CDA一直专注于数据分析（Certified Data Analyst），缔造了无数平凡人的数据梦。
CDA已不再是理工科人或高校生的专属，而是普通人实现自身价值的技能之一。2020年8月CDA认证考试全新升级，进入国内高薪行业的金钥匙，助你成为数据时代的抢手人才。
——选择CDA的5个理由
1、共识性
“CDA数据分析师”认证是一套专业化、科学化、国际化、系统化的人才考核标准，分为LEVEL Ⅰ、LEVEL Ⅱ、LEVEL Ⅲ。该证书范围涵盖各行大数据，及数据分析从业者所需具备的技能，符合全球大数据及数据分析技术潮流，可为全球企业和机构提供数据分析人才参照标准。“CDA数据分析师”认证得到社会认定，通过考试者即可获CDA数据分析师中英文双证书。
（CDA证书样本）
▶ 3大特性决定高含金量
① 共识性：CDA 认证由行业协会、知名企业及业界专家学者共同制定并于每年修订更新，逐步推动数据人才标准的行业共识；
② 专业性：根据数据科学专业岗设立的科学化、专业化、国际化的人才考核标准，与全球知名考试服务机构Pearson VUE合作，随报随考、专家命题、评分公平、流程严格；
2、岗位多
领英2020年发布的新兴职业报告2显示，数据分析师等15个新兴职位以超20%的年增长率高速增长。市场迫切需求让数据分析岗呈现多元化面貌，主要为纯数据岗和数据赋能岗。
另外，企业数字化转型中，不同行业不同岗位都对数据分析技能提出了要求，使得数据赋能岗位多样化，渗透各行业。
数据分析岗分工细、选择多，也促使CDA认证考生逐年攀升，近两届增长率高达40%。宏观政策影响下，势必有更多求职者和从业者选择考取该证书来认证自身的数据分析能力。
截止2020年，CDA数据分析师持证者已遍布500强企业、科技独角兽、大型金融机构、国有企业、机关事业单位等。同时，CDA企业会员亦大幅增加，包括：CDMS、Oracle、IBM、Pearson VUE、Meritdata、Big Data University、TalkingData、CDA INSTITUTE、Yonghong Tech等。
3、薪资高
CDA 考生已不再集中于一线城市，二三四线城市均有分布。结合市场薪资分布可见，非一线城市消费低薪资高，约一半 CDA 考生来自非一线城市。
对比求职市场上的数据分析职位，CDA 持证人与非持证人的月薪，发现系统学习并获等级认证者月薪均高于未考证人群，且不局限于一线城市。
（LEVEL I 持证人群和非持证人月薪 TOP 10 城市比对）
CDA Level I 等级证书主要面向业务数据分析，属数据分析领域初级岗位，与之匹配为数据维护岗、数据分析师、数据赋能岗、BI 工程师、数据开发岗。
（ LEVEL II 持证人群和非持证人群月薪 TOP 10 城市比对）
（ LEVEL III 持证人群和非持证人群平均月薪比对）
CDA Level III 等级证书为数据科学，属于数据分析领域的高级岗位，一般为上市、国企等大型企业招聘岗，主要在北上广深一线城市。
4、全球化
CDA数据分析师认证考试，得到了为IBM、华为等提供认证服务的全球测评行业占据杰出地位的计算机化考试服务公司Pearson VUE认可。
数据分析中的纯数据岗学历包容性高，涵盖从高职到博士，就业者不必太担心学历限制。另一类数据赋能岗门槛包容性比纯数据岗更大，基本没学历要求。
正因缺少学历门槛约束，数据分析证书认证成为人才筛选的新门槛，考 CDA 成为进入数据分析行业的刚需。
CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：
数据分析咨询请扫描二维码
在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的 ...
这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...