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。

扩展资料

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。

参考资料来源：百度百科-数据分析师

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

技能要求：

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。

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。

懂分析：

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

懂工具：

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

懂设计：

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。

希望能帮助到你。祝你生活愉快！

CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。CDA 行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。

CDA LEVEL I：无要求，皆可报考，随报随考

CDA LEVEL II：需通过LEVEL I认证，随报随考

CDA LEVEL III：需通过LEVEL II认证，一年四届，3月、6月、9月、12月的最后一个周六

考核通过后，可获得CDA数据分析师中英文双证书，其中中文证书由教育部中国*教育协会认可，英文证书由CDA INSTITUTE认证。

想要了解更多关于数据分析师的相关问题，可以到CDA认证中心咨询一下。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

大数据分析师就业不需要像会计证那样一定要通过考试。

现在有一些机构在做这个培训，不过很贵。建议边工作边学习。

现在许多行业对大数据分析已经妖魔化。

先选择做数据分析师，在互联网和金融行业。

一定要是在有数据可用的公司，很多公司数据都没有要靠所谓的数据分析师自己去找业务人员一个一个的要，这种基本没资格叫数据分析岗位，更谈不上大数据分析~

完成大数据培训的相关课程，可以在加米谷大数据申请考取可考取[大数据专业人才技能证书]，大数据开发工程师、大数据分析师，证书中科院提供，全国通用。

你是要报考大数据分析师考试吗？

我给你详细介绍下这个考试。

数据分析师考试由中国商业联合会数据分析专业委员会与工业与信息化部教育与考试中心联合举办。

一、全国数据分析师考试时间

每年四次，考试时间分别在3、6、9、12月举办。

二、全国数据分析师报考条件

报考数据分析师考试的考生须满足以下条件之一即可：

①具有国民教育专科及以上学历；

②具有一年以上数据分析行业从业经验。

详情点击>>2018CPDA数据分析师报考条件

三、数据分析师考试证书

数据分析师证书封面

数据分析师证书内页

四、数据分析师考试科目及形式

五、数据分析师考试教材

《供应链优化与投资分析》

《数据分析基础》

《营销数据分析》

六、考试目标

数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。

侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。

考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。

六、考试大纲     *****大纲详细内容可搜索【CPDA数据分析师】查看******

根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：

（一） 数据分析理论知识

数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算法与模型以及数据分析结论建议等方面的知识内容。考试题型主要是客观题，包含单项选择题、多项选择题、判断题，以机考形式考核。

数据分析理论知识考试内容：

1.数据分析整体流程考察，以及各个环节常用方式方法。

（1）  数据及其分类。

（2）  数据分析基础知识：概率统计基本概念、参数估计、假设检验、数据分析基本方法等。

（3）  数据分析工具。

2.数据获取

（1）内部数据获取：数据库基本理论、关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储和获取、数据仓库。

（2）外部数据获取：网络爬虫、物联网数据获取、行业数据获取、*数据获取、外购交易数据、API数据获取等。

（3）抽样调查技术：抽样调查基本概念、抽样方法、抽样误差和精度描述、抽样实施步骤等。

3.数据预处理

数据预处理的意义、方法、以及各种预处理方法的适用条件。

（1）数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。

（2）数据清洗：缺失数据、异常数据等。

（3）数据集成。

（4）数据转换：数据标准化、数据的代数运 、数据的离散化等。

（5）数据规约：变量规约、数值规约等。

4.数据可视化

（1）基本图表及其使用技巧。

（2）可视化工具优缺点及适用情况和意义。

5.数据分析技术—机器学习基础

监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法等原理及简单计算。

非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法、文本挖掘中基本算法原理及简单计算。

6.数据分析应用

（1）战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研究、渠道研究等。

（2）客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用的简单分析与计算等。

（3）产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析模型原理、产品运营数据分析模型原等。

（4）营销数据分析应用：市场预测模型原理、价格模型原理、促销广告模型原理等。

（5）供应链优化数据分析应用：大数据智能供应链、采购模型原理、生产模型原理、物流模型原理等。

（6）投资数据分析应用：量化投资概念和特点、实业投资技术选择方法、数据编制与估算、收益与风险数据分析等。

（二）、数据分析算法与模型

数据分析算法与模型主要考查学员对所学算法与模型的宏观掌握情况，考查学员对数据分析基本知识的掌握程度以及对于数据分析算法的理解以及应用算法的建模能力。考试题型主要是通过算法模型进行案例分析，题量在4-5 个左右。以计算结果正误和解题思路步骤为考核标准。数据分析算法与模型考试内容：

1.机器学习算法

监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法等。

非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法，文本挖掘基本算法。

2.应用模型

KANO 模型、PSM模型、巴斯模型、规划求解、层次分析法、节约里程法、经济生产（订货）模型、收益评价指标计算、盈亏平衡分析 、敏感性分析 、风险概率分析。

（三）、数据分析应用

数据分析应用主要考查学员在实战中运用分析原理、选择合适的分析方法和决策的思维解决实际业务问题的能力。考试题型主要是通过数据分析流程、分析业务背景辨别适合应用的分析算法模型，并综合评估分析结果，对实际问题进行分析、预测并提出解决方案。

考试题型是大案例分析，题量在 2-4 个左右。 以分析思路步骤和预测结果与真实数据误差项为考核标准。

数据分析应用考试内容：

1.数据获取

（1）  结构化数据获取方式和方法。

（2）  非结构化数据获取方式和方法。

2.数据预处理

（1）数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。

（2）数据清洗：缺失数据、异常数据等。

（3）数据集成。

（4）数据转换：数据标准化、数据的代数运算、数据的离散化等。

（5）数据规约：变量规约、数值规约等。

3.数据可视化

（1）基本图表及其使用技巧。

4.数据分析技术—机器学习基础

（1）方法选择;监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络

算法、SVM算法等。

非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法、文本挖掘中基本算法等。

（2）方法评估

5.数据分析应用

（1）战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研究、渠道研究等。

（2）客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用等。

（3）产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析、产品运营数 等。

（4）营销数据分析应用：市场预测模型、价格模型、促销广告模型等。

（5）供应链优化数据分析应用：大数据智能供应链、采购模型、生产模型、物流模型等。

（6）收益与风险数据分析应用等。

地图为数据分析师考试考点——北京站，各省市考点不一样。

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