大數據分析工程師證書

A. 數據分析師證書有用嘛

當然有用了
數據分析師資格證書當然有用了。
不過證書只是一方面而已，能力才是最重要的，
換句話說，不能因為想要證書而學習、考證，而是要學到真東西，培養出自己的能力。
如果你想將來成為數據分析，那還是參加培訓比較合適，這樣可以系統的掌握數據分析的知識。
數據分析的工作分類，會因為每個公司、單位的具體要求而不同，
比如，電商需要你會做網站數據分析 ；銷售 部門要求你做營銷數據分析；等等。
招聘的要求，當然是你要會做數據分析了。
最基本的得會用EXCEL做分析吧 ，高級點的，會要求你懂得使用一些工具，比如：SPSS，R語言。

B. 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！

C. 大數據工程師證怎麼報考

大數據工程師在職業技能鑒定中心報名考試即可。

滿足報考條件就可以報考，主要的報考條件有：計算機、軟體工程、電子信息相關專業本科及以上學歷；熟悉數據中心的日常運維管理流程，熟練使用數據中心運維管理工具；熟悉雲計算大數據環境搭建及運維工作等。

初級大數據工程師考試報名條件：

1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿1年；

2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿半年；

3、計算機相關專業大專及以上應屆畢業生。

中級大數據工程師考試報名條件：

1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿2年；

2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿1年；

3、持有初級大數據工程師專業技術等級證書滿1年。

高級大數據工程師考試報名條件：

1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿3年；

2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿2年；

3、持有中級大數據專業技術等級證書滿1年。

不管是大數據工程師證書，數據分析師證書，每個職業的相關技能認證，其實都是一種錦上添花的作用，畢竟技術類的工作都是要看你的實際操作水平的。企業都喜歡主動的、善於思考的人才，這樣才能更好地成長起來，解決工作當中的實際問題。

D. 大數據分析工程師簡稱

大數據分析工程師簡稱CDA（Certified Data Analyst），是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證，旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。

E. 大數據相關證書有哪些

大數據需要考專業人員分析認證；數據科學專業成就認證；工程方面分析和優化（CPEE）證書；挖掘大規模數據集研究生證書；優化大數據分析證書；EMC數據科學家助理（EMCDSA）；Cloudera認證專家。

7、Cloudera認證專家：數據科學家（CCP：DS）-Cloudera

CCP：DS證書展示了精英層面使用大數據的技能。它需要通過一個評估基礎數據科學主題知識的書面考試。他們還必須在數據科學挑戰中，通過設計和開發同行評估的生產就緒的數據科學解決方案，並在真實條件下證明他們的能力。這個挑戰必須在完成筆試後24個月內通過，並且每年中的每隔一個季度提供兩次機會。

8、Cloudera Apache Hadoop認證開發人員（CCDH）-Cloudera

CCDH認證演示了開發人員寫入，維護和優化Apache Hadoop開發項目的技術知識，技能和能力。獲得這個認證需要通過90分鍾時限的50到55個活動問題的筆試。每個測試包括至少五個未評分的實驗問題。

9、Cloudera Apache Hadoop認證管理員（CCAH）-Cloudera

CCAH認證演示管理員的技術知識，技能和能力配置，部署，維護和保護Apache Hadoop集群和構成Cloudera企業數據中心的生態系統項目。獲得認證需要通過90分鍾時限的60個問題的書面考試。

10、Cloudera Apache HBase（CCSHB）認證專家-Cloudera

CCSHB認證演示了使用Apache HBase的技術知識，技能和能力，包括核心HBase概念，數據模型，架構，模式設計，API和管理。獲得認證需要通過90分鍾時間限制的45個問題的書面考試。

11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics

主要內容：此認證證明了對高級分析項目使用R統計語言的能力，包括分析大數據，數據分析生命周期，高級分析的理論和方法以及統計建模的戰略和實踐方面。該認證要求通過包含60個選擇題和90分鍾時間限制的tt筆考試。

12、Vertica大數據解決方案V1-HP

此認證驗證可以讓學習者部署和管理Vertica Analytics Platform，幫助組織優化和利用大數據分析獲利。其驗證學習者可以：識別和描述Vertica架構的關鍵功能，安裝平台，識別字元和確定Vertica中使用的投影的特徵，描述如何將數據載入到Vertica，闡述Vertica集群管理概念，描述備份/恢復和資源管理，並確定如何監視和故障排除。此認證需要在90分鍾內通過包含50個選擇題的考試。

13、Vertica大數據解決方案管理員V1-HP

此認證證實學習者可以管理Vertica Analytics Platform，並驗證其是否可以執行高級管理任務，包括：手動投影設計，診斷，高級故障排除和資料庫調優。該認證要求在100分鍾內通過包含60個選擇題的考試。

14、IBM認證的數據架構師-大數據

IBM認證數據架構師-大數據IBM專業認證計劃。

15、IBM認證的數據工程師-大數據

IBM認證的數據工程師-大數據IBM專業認證計劃。

16、大數據專業人員的SAS認證

SAS認證的大數據專業數據科學。

F. cda大數據分析師證嗎

是。
CDA協會授權人大經濟論壇每年舉辦兩次等級考試，通過考試者可以獲得CDA數據分析師等級證書，此證書代表數據分析師人才技能水平，為企業事業單位選拔和聘用專業人才的參考依據。
CDA數據分析師認證，英文稱（CertifiedDataAnalyst），中文稱「注冊數據分析師」，由「CDA注冊數據分析師協會（CertifiedDataAnalystInstitute）」發起成立的職業簡稱。

G. 數據分析師認證含金量最高的是什麼證書

BDA證書與其他證書的區別

1.項目投標可加分，增加企業競爭力
自2018年以來，企業在項目競標過程中，使用BDA數據分析師證書做為企業業務能力重要資質，可在國家或地方招標單位評標中獲得3-8分加分優勢。

2.企業認同，員工加薪提職依據
BDA證書可作為企業市場調查、市場研究、數據分析從業人員業務能力的有效證明，目前有一定經驗的分析師平均月薪2萬左右，證書是企業招聘優先條件之一，也是企業內部提升與加薪條件之一。

3.行業認同，眾多企業支撐
BDA數據分析師在國內外市場研究行業廣泛認同，證書頒發機構是中國信息協會市場研究業分會，是由經濟、科技、社會等領域專家團體組成，是經國務院同意和民政部批准成立的全國性社團組織，是國內的市場調查、市場研究、數據分析、數據挖掘、數據洞察領域的專業行業協會組織。

4.國際認同，開拓國際就業渠道
獲得亞太地區多個國家市場研究行業組織認可，BDA數據分析師持證書人員可在日本、韓國、泰國、馬來西亞、蒙古等國家，優先獲得實習就業機會。

5.統一數據分析職業技能等級標准
統一數據分析師考核認證標准，並獲得國家標准化管理委員認可，在國家標准全文公開系統公示《數據分析職業技能等級規范》。

6.專業性更強，源於專業機構
BDA數據分析師是由國家統計局與教育部主辦的「調查分析師」課程升級而來，傳承統計分析和數據挖掘技術的專業性。

7.校企教學互通，協同共建
BDA數據分析師認證課程與全國高等院校統計專業、經管類專業開展課程互認，補充實踐教學環節，與多所院校簽定課程互認協議。

8.就業渠道暢通，業內企業支撐
國內市場研究企業開展人才培養合作，通過BDA數據分析師考試的學員可申請獲得官方就業推薦函，進入企業實習就業.

H. 大數據工程師證書考試要學哪些內容

一、認識大數據大數據本質其實也是數據，不過也包括了些新的特徵，數據來源廣;數據格式多樣化(結構化數據、非結構化數據、Excel文件等);數據量大(最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別);數據增長速度快。

二、大數據所需技能要求Python語言：編寫一些腳本時會用到。

Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。

Ozzie，azkaban：定時任務調度的工具。

Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。

必須掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

I. 畢業之後可以去考那些大數據證書

1、數據開發可以進行大數據工程師認證，數據分析類可以進行數據分析師認證。
2、大數據證書可以第三方證明你經過大數據的培訓學習後，具備系統的大數據理論知識和一定的大數據項目實戰經驗，是一種錦上添花的作用。

J. 學大數據的都需要考哪些證書

大講台大數據培訓為你解答：

簡而言之，從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。
關鍵作用是什麼？
挖掘出各個行業的關鍵路徑，幫助決策，提升社會（或企業）運作效率。
最初是在怎樣的場景下提出？
在基礎學科經歷信息快速發展之後，就誕生了「大數據」的說法。但其實是隨著數據指數級的增長，尤其是互聯網商業化和感測器移動化之後，從大數據中挖掘出某個事件現在和未來的趨勢才真正意義上被大眾所接觸。
大數據技術包含的內容概述？
非結構化數據收集架構，數據分布式存儲集群，數據清洗篩選架構，數據並行分析模擬架構，高級統計預測演算法，數據可視化工具。
大數據技術學習路線指南：
大數據技術的具體內容？
分布式存儲計算架構（強烈推薦：Hadoop）
分布式程序設計（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系統（比如：GoogleGFS）
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
數據收集架構（比如：Kinesis，Kafla）
集成開發環境（比如：R-Studio）
程序開發輔助工具（比如：大量的第三方開發輔助工具）
調度協調架構工具（比如：ApacheAurora）
機器學習（常用的有ApacheMahout或H2O）
託管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大數據系統部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架構（學習或者企業都建議使用Lucene搜索引擎）
多種資料庫的演變（MySQL/Memcached）
商業智能（大力推薦：Jaspersoft）
數據可視化（這個工具就很多了，可以根據實際需要來選擇）
大數據處理演算法（10大經典演算法）
大數據中常用的分析技術？
A/B測試、關聯規則挖掘、數據聚類、
數據融合和集成、遺傳演算法、自然語言處理、
神經網路、神經分析、優化、模式識別、
預測模型、回歸、情緒分析、信號處理、
空間分析、統計、模擬、時間序列分析