数据分析师分为哪些级别?

1. 数据分析师分为哪些级别?

数据分析师的级别有以下几种：

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数据分析师的证书是值得考的，这个证书在我国的认可度也是比较高的。而且一个认可度高的职业认证是证明职业技能的一个重要依据。CDA证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据

CDA Level Ⅰ
面向范围：人人皆需的职场数据思维与通用数据技能
1. 零基础就业转行者、应届毕业生
2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者
岗位去向：商业（业务）分析师、初级数据分析师、（数据）产品运营、（数字）市场营销、数据专员等
CDA Level II
面向范围：企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。
1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。
2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。
岗位去向：数据分析师、（数据）产品运营经理、（数字）营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理（质量）等
CDA Level III
面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。
1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。
2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。
岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等

想要考取CDA数据分析的证书可以去CDA认证中心了解。在2020 年 6 月, CDA 数据分析师与全球计算机化考试服务商，Pearson VUE 达成深度合作，双方签定了 CDA 考试服务协议。甚至在2020 年底，CDA 认证得到了教育部中国成人教育协会的认可，并成为协会理事单位。

2. 数据分析师的级别分为哪些?

1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。
2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力
这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。
3、数据分析师：解读数据，定位问题提出答案
数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。
4、数据应用师：将数据还原到产品中，为产品所用
数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。
5、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。
关于数据分析师的级别，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、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。
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3. 数据分析师有哪些等级?

CDA Level I 等级证书主要面向业务数据分析，为数据分析领域的初级岗位，与之匹配的岗位为数据维护岗、数据分析师岗、数据赋能岗、BI 工程师岗、数据开发岗。通过比对 Level I 工作经验 1 年以下持证人和招聘市场上 1 年以下经验要求的上述岗位薪资，发现持证人群的工资均高于非持证人群，且城市等级跨度广，既包含一线城市，也包含中小城市。


Level II 等级证书分为数据挖掘和大数据方向，为数据分析领域的中级岗位，与之匹配的岗位为数据挖掘工程师、大数据分析师。此类岗位需要业务数据分析经验的支撑，比对 Level II 工作经验 3-8 年持证人和招聘市场上 3-8 年经验要求的上述岗位薪资。


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、国企的大型企业的招聘岗位，且主要在公司总部所在地北上广深一线城市招聘。

4. 数据分析师等级

数据分析师的考试是CDA的有分等级的考试的，每个等级的考试内容是不一样的。
CDA Level Ⅰ：业务数据分析师
120分钟，客观题（单选+多选），上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。
CDA Level II：建模分析师
90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：SQL ,PYTHON,SPSS MODELER,R SAS,WEKA,等，进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件）。
CDA Level II：大数据分析师
90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（具体准备工作请见考试大纲中的详细说明）。
CDA Level III：数据科学家
第一阶段：150分钟，客观题+主观题，闭卷，上机答题。
第二阶段：1个月内，项目案例，开卷。提交项目结果，60分钟，线上答辩面试。（第一阶段考试通过者，才有资格参与第二阶段面试）。
CDA的考试是一级一级的考的，我在中鹏考的时候就先考了一级然后考二级的，需要符合报考的条件才能考，不过他们的老师教的是真的可以。

5. 数据分析师的三个等级是什么意思?

数据分析师的三个等级的意思是：

CDA Level I ：业务数据分析师

就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

CDA Level II：大数据分析师

有着一年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过CDA Level Ⅰ认证。就是专指政府、电信、零售、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。

CDA Level III：数据科学家

有着三年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过任意一门CDA Level II认证的。就是专指政府、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析的资深人员。

如果想要考取数据分析师资格证，可以到CDA数据分析认证中心咨询一下。 CDA考试遍布全国，旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设， 进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。

6. 数据分析师的三个等级是什么意思

数据分析师的三个等级的意思是：

CDA Level I ：业务数据分析师

就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

CDA Level II：大数据分析师

有着一年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过CDA Level Ⅰ认证。就是专指政府、电信、零售、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。

CDA Level III：数据科学家

有着三年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过任意一门CDA Level II认证的。就是专指政府、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析的资深人员。

如果想要考取数据分析师资格证，可以到CDA数据分析认证中心咨询一下。 CDA考试遍布全国，旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设， 进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。

7. 数据分析师的档次级别区分

数据分析师的档次级别区分

1、数据跟踪员
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，
这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。
这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。
2、数据查询员/处理员
这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。
统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。
他们的不足是：1、如果不告诉他们命题，那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。2、对于数据的处理没问题，但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。
3、数据分析师
数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。
好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一不的改进，找到机会点的人。
往往科班出身的人，欠缺的不是在处理数据上，而是在解读数据上，至于将数据和产品结合到一起，则是其更缺少的能力了。
4、数据应用师
数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。
典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。
国内能做到这个级别的数据人员还真是少的可怜，甚至大部分人员连数据的视图都搞不定，而真正意义上的能数据应用师，可以用数据让一个产品变得更加的简单高校。
5、数据规划师
数据规划师，不能说水品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，可以应该用到数据中去，可以对产品产生什么样的价值。

8. 数据分析师有哪些分类?

1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。
2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力
这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。
3、数据分析师：解读数据，定位问题提出答案
数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。
4、数据应用师：将数据还原到产品中，为产品所用
数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。
5、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。