數據分析師認證有哪些

⑴ 全球承認的數據分析師認證有哪些

在美國，是PDA
在中國，是CPDA

⑵ 目前數據分析師都有哪些國際認證

數據分析師簡稱CPDA，英文全稱為DATA ANALYST,是中國商業聯合會數據分析專業委員會主辦的數據分析職業人才培養認證課程

⑶ 數據分析師有國家認可的職業資格考試嗎

到目前為止，國家還沒有出相應的職業資格證書認可政策及條款。因為，數據分析在國內剛剛興起，很多企業都在摸索前進。並不像國內成熟的注冊會計師證等證書認可。

國家新出台政策取消了67項職業資格證書，證書作用或許可以做一個敲門磚，但現在社會更加註重於實踐經驗或有真才實學的人，若沒有真才實學只有所謂的證書，那簡直就是一文不值。

數據分析的用途：

1、數據分析所涉及到的數據科學是一個綜合學科，想掌握他需要熟練使用一門編程語言、了解常用的數據處理工具、深諳線性代數、概率統計、時間序列分析等數學基礎以及玩轉常用的機器學習演算法，這是一條不算輕松的道路。

2、數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。

數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。

⑷ 數據分析師有哪些含金量較高的證書

1、SAS程序員專業證書(SAS Programmer ProfessionalCertificate)

SAS的全稱是數據分析系統。很多時候，數據科學家在做機器學習時，會感覺自己對很多數據細節了解不夠透徹，這時候，你就需要學習SAS，它能細化你對數據結論的了解。學會使用SAS技術，你可以通過Q-Q圖、直方圖和殘差圖等，來進行正態分布檢驗，也可以進行方差分析和多元方差分析等。

2、IBM 數據科學專業證書(IBM Data Science ProfessionalCertificate )

如果你已經是數據分析從業者了，那麼，你一定對這份同樣由Coursera發放的證書並不陌生。一旦你考取了這份證書，就能證明在你對數據科學建立了整體、系統性的認知。這一點在很多企業，尤其是互聯網企業，是非常看重的點。

3、專業機器學習工程師BETA(Professional Machine Learning EngineerBETA)

這個證書的頒發機構是Google，它也是目前適合機器學習工程師，挑戰難度最大(換句話說，含金量最大)的一個證書。由於對於主攻模型的數據科學家來說，我們需要具備部署和工程方面的知識，因此，考取這個證書就能從側面論證，你是否具備了足夠這方面的專業知識。

4、Tableau證書

最後說一個具有爭議性，但值得考取的證書——Tableau認證。這個證書主要是針對經常需要做數據可視化的從業者提出的。我們都知道，Tableau是一個用來描述指標和數據的可視化工具，它在商業技術領域用途更廣泛。

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⑸ 全球承認的數據分析師認證有哪些

數據分析方面的認證，最好的是SAS全球認證，這相當於ORACLE的資料庫認證，只要拿到手，就獲得了敲開數據分析崗位HR的大門，但是要過技術面試，還是要看能力。國際上的認證，都是民間的，大家了解的CPA,CFA,FRM都是民間組織。只要有號召力，可以把業界資源和人力資源整合，就可以成為一個很好的認證。這在美國非常流行，但是中國這方面剛剛興起。將來和政府掛鉤的認證會逐漸退出歷史舞台。目前統計與數據挖掘剛剛開始，因此除了SAS認證之外，還沒有一個得到廣泛認可的國際證書。各類認證也是剛剛起步，CDA認證也是其中的一個。我如果說它好，有點自賣自誇的嫌疑。但是這類證書隨著時間的發展，總會有被hr認可的時候。

⑹ 數據分析有什麼證書么

證書算是營銷的關鍵點之一，可以衡量自身學習價值，隨著技能的提升，證書是自己有相關技能的證明，但並不是所有證書都叫「證書」。

可以很認真的告訴你數據分析行業官方含金量高的證書目前沒有，基本上都是以行業協會或者企業形式頒發的，所以含金量你覺得高嗎？但是一些大廠的證書在求職的時候會有加分，比如阿里。

⑺ 數據分析師認證含金量最高的是什麼證書

1. 中國商業聯合會是國家一級協會

2. 數據分析專委會最初多個部委與中商聯共同籌辦成立的

3.工信部的《數據分析師職業技術證書》就是由中國商業聯合會培訓認證後向工信部教育與考試中心申請頒發的，其他的單位沒有權利頒發這個證書的。 （其他的單位是發的專項技術證書）

數據分析師的「雙證」

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另外， 我認為，不論是什麼證書， 越容易考的，越沒有價值。 一個什麼門檻都沒有的培訓學習項目， 那也沒有什麼太高的意義。

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CPDA數據分析師從項目設立，到社會取得一定影響力後，國家部委及中商聯發起成立數據分析專業委員會統籌行業發展，到如今，已經有了17個年頭，雖然現在社會上各種紛雜虛假的信息不斷地涌現，但還是希望，學員能夠看清浮華，得見本質。

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待得撥雲見日，唯有本質歸真！

數據分析·因你而不凡！

⑻ 目前數據分析師都有哪些國際認證

獲得數據分析師認證證書，取得行業敲門金磚，並進而成功拿到心儀企業的Offer，是不少求職者的夢想。市場中的證書較多，有些是含金量高的，而有些是價值低的，大家一定要選擇到好的認證。在這里給大家比較下目前市場中的數據分析類證書。

一般認證機構是兩種類型，一種是國家部門認證，一種是行業性質認證。

l 國家部門認證

目前國家部門關於數據分析的認證還沒有一個權威的機構。大數據屬於新興科技，一般前沿技術會先實踐於企業之中，而相關部門的了解會有滯後性，所以關於大數據和數據分析的專業化技能、知識體系等主要是流行於高科技企業之中，在這個行業成熟之前，國家部門是無法頒發具備專業性兼具認可度和權威性的證書。目前有發證的機構是工信部、教育部、人社部，這幾個部門發的證書更多是一個技能的證明，因為在他們管理的上千個認證中，根本無法做到專業，這些證書可能會在國有企事業單位中有一定的參考作用，但並不具有評職稱作用，在大數據行業內也無人問津。

l 行業性質認證

1. SAS認證

SAS全球專業認證是由SAS公司頒發的、國際上公認的數據挖掘和商業智能領域的權威認證，隨著我國DT環境和應用的日漸進步，以上兩個領域將有極大的行業發展空間。獲取SAS全球專業認證，會讓您在數據挖掘、數據分析領域積累豐富經驗奠定良好的基礎。但是SAS面臨的問題在於，越來越多的競爭性開源軟體進入市場，如R語言，PYTHON，Spark等等，由於SAS昂貴的費用，導致自身軟體的使用率下降，市場佔有率低，在中國一般是大型銀行有用到SAS，而其他單位的使用逐年減少。因此SAS證書對於大多數的數據分析人士來講，如果你是傾向於找國有大型銀行的工作，可以考慮；如果你是希望去北美發展，也可以考慮；但如果沒有這種機會，最好還是考個其他的認證。by the way， Oracle的認證也類似，不過Oracle的認證沒有SAS的好使

2. Coursera

Coursera是免費大型公開在線課程項目，由美國斯坦福大學兩名計算機科學教授創辦。旨在同世界頂尖大學合作，在線提供免費的網路公開課程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大學、密歇根大學、普林斯頓大學、賓夕法尼亞大學等美國名校。

Coursera證書是每門課程的結業證書，代表修過這門課程並具備相關技能，在美國來講一些學校是認可的，對申報留學也許有一些作用，但是在國內來講也更多是一個技能參考作用。by the way， edx也類似

3. CDA數據分析師認證

CDA認證是由CDA Institute發起，在國內由經管之家承辦的數據分析師專業證書。是一套專業化，科學化，國際化，系統化的人才考核標准，分為LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、電商、醫療、互聯網、電信等行業大數據及數據分析從業者所需要具備的技能，符合當今全球大數據及數據分析技術潮流。每年6月與12月底在全國范圍舉辦線下數據分析師考試，通過考試者可獲得CDA數據分析師認證證書。CDA認證目前已被德勤（Deloitte）、蘇寧、中國電信、重慶統計局等企業單位納入到了內部員工的考核之中，並且來自網路、阿里、京東、惠普、中國銀行、IBM、聯想、移動、華為、尼爾森寶馬、賓士及政府部門等企業單位的員工有考取CDA認證，並獲得了不錯的薪資和職位。由於CDA數據分析師專注於數據分析和大數據領域，每年投入大量的資金和人力用於研發，目前CDA認證算是國內最具認可度、含金量最高的證書。

4. BDA認證

BDA是由中國商業統計學會設立的數據分析師培訓與考試項目，為提高數據分析工作人員的業務素質。分為初、中、高三個級別，該認證近兩年才出來，屬於一個新的證書，目前還沒有一定的知名度。相關的宣傳網站建設還不完善，知識體系還不夠強，不推薦大家考取。

其他的一些機構認證大多是自己公司的培訓證書，就更沒有參考價值了。

以上推薦的相關資源，希望能幫助大家快速進步，學習到必備技術，獲取到認證證書，為自己的數據分析職業道路做好扎實的鋪墊！

⑼ 數據分析師考試認證機構都有哪些家

國內做數據分析師比較好的應該是CDA了，就是經管之家（人大經濟論壇）的CDA，CDA協會與經管之家戰略聯合，共同推出CDA認證證書，單位，公司，大小企業都是認同的

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⑽ 數據分析師資格證書都有哪些

證書算是營銷的關鍵點之一，可以衡量自身學習價值，隨著技能的提升，證書是自己有相關技能的證明，但並不是所有證書都叫「證書」。
可以很認真的告訴你數據分析行業官方含金量高的證書目前沒有，基本上都是以行業協會或者企業形式頒發的，所以含金量並不高，但是一些大廠的證書在求職的時候會有加分，比如阿里、IBM，ORACLE等。
我不反對考證書，但是你要清楚什麼是對自己有用的、重要的。