财务数据分析师证书含金量如何?

1. 财务数据分析师证书含金量如何?

根据《中华人民共和国职业教育法》规定的，实行学历证书、职业培训证书和职业资格证书制度。所发的证书是属于上岗证，代表了专业水平。


你报名参加中国财务分析师比赛，证明了你的能力和专业水平;但是如果没有依照正常流程操作，只要交纳所谓的款项就可以获得证书，有一定的水份，你要小心为妙，不要被举办方所蒙骗了，通常职业培训获得认证证书必须符合如下条件：


通常要取得经济专业的学士学位及以上并且从事相关专业五年以上(含五年);或者是取得相关任职资格者，包括但部限于：会计师(中、高级)、经济师(经济师)、中国注册会计师。


全国财务分析师必须条件达到要求财务专业，金融专业等本科以上学历，有中级会计师以上职称。


考取此职业资格证书并且积累一定经验之后，此证书代表财务分析师身份的象征，对今后事业会得到提升和发展，所以你要自己到职业资格网查询下，一般标准国家认可的证书当地教育部门有备案的。

2. 数据分析师这行业好做吗？

无论哪个行业，没有一个岗位是简单的，必须付出一定的努力。这一点是肯定的。现如今越来越多的人们从事这一行业，是由于市场空缺较大，薪资较高。当然付出与回报都是成正比的。

数据分析师的考核是一个比较困难的事情，因为分析报告的结论和最终的产出之间有一定延迟。另外一些数据基础建设，比如指标体系、报表体系，它对于业务到底带来的价值，很难说清楚。所以数据分析师经常头疼怎么做工作汇报。

数据分析师对分析能力的要求比较高，分析师的日常工作就是拿到一个复杂的问题之后，梳理清楚问题的脉络，通过各种思维模型最终找到问题的根源和解决方案。生活中，分析能力也能够帮助你更好地生活。

另外，也正是最主要的，就是技能过硬，对很多信息又比较敏感，能很快发现数据间的内在联系，给出有指导性的建议，那么，在这个行业，就能有比较快的成长，并且能越做越轻松。

总之数据分析师作为应届生的第一份工作是还是比较好的。未来的选择比较多样，而且掌握了通用的分析能力，人生会更加顺畅。

想了解更多关于数据分析师工作方面的信息，推荐到CDA数据认证中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， 旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。

3. 数据分析师有哪些含金量较高的证书?

什么是数据分析师证书?

4. 数据分析师的考试难度大不大？

数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。 另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。

数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。

我之前在考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。

拓展资料：金融分析师证是金融证券投资与管理界的一种职业资格证书，简称CFA，由CFA协会所授与，金融分析师在投资金融界被誉为“金领阶层”。

金融分析师（CFA）考试

金融分析师考试共有三个等级，Level I、Level II和Level III，考试在全球各个地点同意举行，考试内容涵盖了广泛的金融知识，同时考察当年的金融市场相关知识以及金融领域研究成果。考试难度逐级递增，而且不能越级考试，必须从一级到二级再到三级。

金融分析师（CFA）考试内容

包括：道德和职业标准、数量分析、经济学、财务报表分析、公司金融、投资组合管理、权益类投资分析、固定收益证券分析、衍生工具分析与应用、其它类投资分析。

高顿财经CFA从2006年设立至今，授课校区遍布北京、上海、广州、深圳、南京、武汉、长沙、成都等全国多个城市，并拥有一支具有敬业精神的授课师资团队，针对企业、在职人士、大学生等群体推出持证无忧计划、大学生投行菁英计划、企业内训等垂直课程产品。

5. 数据分析师是什么?

什么是数据分析师证书?

6. 数据分析师认证含金量最高的是什么证书？

中国商业联合会是国家一级协会 
2. 数据分析专委会最初多个部委与中商联共同筹办成立的  
3.工信部的《数据分析师职业技术证书》就是由中国商业联合会培训认证后向工信部教育与考试中心申请颁发的，其他的单位没有权利颁发这个证书的。 （其他的单位是发的专项技术证书）

数据分析师的“双证”
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另外， 我认为，不论是什么证书， 越容易考的，越没有价值。 一个什么门槛都没有的培训学习项目， 那也没有什么太高的意义。 
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CPDA数据分析师从项目设立，到社会取得一定影响力后，国家部委及中商联发起成立数据分析专业委员会统筹行业发展，到如今，已经有了17个年头，虽然现在社会上各种纷杂虚假的信息不断地涌现，但还是希望，学员能够看清浮华，得见本质。
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待得拨云见日，唯有本质归真！
数据分析·因你而不凡！

7. 数据分析师证书含金量高吗?

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CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流，为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。
权威认证
(1) 经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书，行业顶尖人才认证，已获得IBM大数据大学，中国电信，苏宁，德勤，猎聘，CDMS等企业的认可。
(2)CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格，更具含金量。
(3) 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份，可在CDA官网查询，确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

8. 数据分析师条件？

   
  Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件
   在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。 
  Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么
   人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。 
   
  Ⅲ 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。
   (3)数据分析师条件扩展阅读 
  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。
  Ⅳ 2016数据分析师报考条件
  2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：
  1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。
  2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。
  3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。
  4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。
  数据分析师考试相关知识：
  考试安排：
  数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
  考试时间：
  每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
  颁发证书：
  考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图
  希望能帮到您  
  Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
   1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。  2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。  3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。  4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。  以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。 
  Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
  接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
  数据获取：公开数据、Python爬虫
  如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
  外部数据的获取方式主要有以下两种。
  第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
  另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
  比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
  在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
  网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
  掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
  除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
  数据存取：SQL语言
  你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
  SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
  提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
  数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
  数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
  数据预处理：Python（pandas）
  很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
  比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
  那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
  对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
  选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
  缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
  重复值处理：重复值的判断与删除
  空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
  相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
  合并：符合各种逻辑关系的合并操作
  分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
  Reshaping：快速生成数据透视表
  概率论及统计学知识
  数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
  基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
  其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
  其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
  概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
  其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
  有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
  你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
  python数据分析
  如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
  比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
  回归分析：线性回归、逻辑回归
  基本的分类算法：决策树、随机森林……
  基本的聚类算法：k-means……
  特征工程基础：如何用特征选择优化模型
  调参方法：如何调节参数优化模型
  Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
  在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
  当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
  系统实战
  这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
  如何进行实战呢？
  上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
  另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
  开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
  你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
  在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
  员工离职预测训练赛
  美国King County房价预测训练赛
  北京PM2.5浓度分析训练赛
  种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
  Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么
   任职要求：  1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验;    2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力;    3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。 
  Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么
   数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。  报考条件没有限制。 
  Ⅸ 数据分析师主要做什么
  专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
  互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
  与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
  就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
   (9)数据分析师条件扩展阅读 
  数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。  
  有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
  做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
  Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么
   至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验  本科及以上学历，可直接报名  项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试  现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师