数据分析师的报考条件是什么?

1. 数据分析师的报考条件是什么?

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。
关于数据分析师的报考条件是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

2. 大数据培训需要多少费用？学多长时间？

大数据行业人才的匮乏以及薪资的诱惑，让不少人都想进入大数据圈子。
大数据培训课程一般有两种：一是大数据开发，二是大数据分析与挖掘。市场上培训大数据，一般费用在1W-3W不等，脱产零基础学习从编程语言到项目实战要半年左右。
一般来说，大数据培训指的是大数据开发培训，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等专业课程。

3. CDA数据分析师培训的好不好呢？

还是不错的，CDA培训体系涉及的广度和深度可以说是数据分析领域的顶尖内容，只要你想学习数据科学相关的内容，在CDA都能找到相应的课程，而且课程也绝不是粗制滥造。
我参加过CDA就业班的培训，三个月的时间不仅学了Excel、MySQL、SPSS、Python等工具，还有数据思维、分析方法、机器学习、行业案例等的学习，最后还有实操项目和毕业答辩，可以说是非常充实。目前在工作中大部分知识都能用的到，有时候还会回看视频去复习些内容。

4. 刚看了一个贴，说交大数据分析师培训课可以帮助没找到工作的找工作，多年的规定，是真的吗？

对，原本这些当然是需要自己操心，但是怕有的孩子运气不好或者经验不足，主要领导人人脉都很广的，加上本身学的也比较热门，可以帮助介绍推荐一下，挺人性化。望采纳 谢谢

5. 大数据培训之后好就业吗？

大数据培训之后好就业与否，取决于您。为什么这样说，理由如下：
第一、硬性条件大数据目前市场需求量大，企业苦于找不到合适人才。
大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化社会的基础。
目前大数据培训在市场的推动下和未来发展战略的制定规划下，大数据技术岗位的就业情况是比较乐观的。

第二、自身条件大数据发展前景好，就业乐观这是明摆着的。但是也需要真正有能力的，有前瞻技术的人去做。所以这个就要靠您自身的能力了。
首先确定一下自己是否适合学大数据
大数据人才供不应求，薪资自然高，但并不是人人皆可学大数据的，这点您自己要弄清楚。
其次是否有持续学习的心
技术更新比较快，需要持续的学习新技术，一来确保自己能够掌握到最前瞻的技术，二来确保自己不被技术大军抛弃，三来，确保自己不丢饭碗。即便是您参加工作之后也要持续学习才可。
最后能否找到一家靠谱大数据培训机构
以上都没有问题了，就需要外力来帮助了。这个您就需要从就业、师资、学费等多方面综合考虑了。不过您要明白，再好是的师资、再先进的课程自己不学也是白搭，大数据培训机构起到一个让您节省时间、不走弯路，直接接触到前瞻技术的作用，跟您自己的努力也是离不开的。如果您自己有时间、自控能力、理解能力比较不错的话，自学也可以的。
只要您能学到真正的大数据技术，掌握前瞻技术，实战项目丰富（多跟老师做实战项目），找一份高薪大数据工作还是没有问题的。
所以说大数据培训之后好不好就业大部分还是取决于您的。

6. 想要做数据分析师应选择什么专业？

一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

7. 去了某公司面试，UI设计，说是培训两个月，上岗之后第七个月交学费，每个月扣一千五，扣2年？

去这种培训为目的的公司，还不如直接找一个专业培训学校来学习，一次性学完直接去工作了，这公司的制度明显就是为了便宜劳动力，用合同把你拴至少2年，给你培训，其实就教你很基本的技术，让你做没有太多设计含量的纯操作工作，贷款也慎重碰，都不太靠谱

8. 一个小白学习学习数据分析师有多难

以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。
1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……
2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，百度、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；
4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；
5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；
6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；
7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的【统计、数学、计算机】，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期【具体视自己的专业背景和技术实力而定】，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）
8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。
其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。