大数据分析工程师证书

A. 数据分析师证书有用嘛

当然有用了
数据分析师资格证书当然有用了。
不过证书只是一方面而已，能力才是最重要的，
换句话说，不能因为想要证书而学习、考证，而是要学到真东西，培养出自己的能力。
如果你想将来成为数据分析，那还是参加培训比较合适，这样可以系统的掌握数据分析的知识。
数据分析的工作分类，会因为每个公司、单位的具体要求而不同，
比如，电商需要你会做网站数据分析 ；销售 部门要求你做营销数据分析；等等。
招聘的要求，当然是你要会做数据分析了。
最基本的得会用EXCEL做分析吧 ，高级点的，会要求你懂得使用一些工具，比如：SPSS，R语言。

B. 目前数据分析师都有哪些国际认证

获得数据分析师认证证书，取得行业敲门金砖，并进而成功拿到心仪企业的Offer，是不少求职者的梦想。市场中的证书较多，有些是含金量高的，而有些是价值低的，大家一定要选择到好的认证。在这里给大家比较下目前市场中的数据分析类证书。

一般认证机构是两种类型，一种是国家部门认证，一种是行业性质认证。

l 国家部门认证

目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技，一般前沿技术会先实践于企业之中，而相关部门的了解会有滞后性，所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中，在这个行业成熟之前，国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部、教育部、人社部，这几个部门发的证书更多是一个技能的证明，因为在他们管理的上千个认证中，根本无法做到专业，这些证书可能会在国有企事业单位中有一定的参考作用，但并不具有评职称作用，在大数据行业内也无人问津。

l 行业性质认证

1. SAS认证

SAS全球专业认证是由SAS公司颁发的、国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国DT环境和应用的日渐进步，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，会让您在数据挖掘、数据分析领域积累丰富经验奠定良好的基础。但是SAS面临的问题在于，越来越多的竞争性开源软件进入市场，如R语言，PYTHON，Spark等等，由于SAS昂贵的费用，导致自身软件的使用率下降，市场占有率低，在中国一般是大型银行有用到SAS，而其他单位的使用逐年减少。因此SAS证书对于大多数的数据分析人士来讲，如果你是倾向于找国有大型银行的工作，可以考虑；如果你是希望去北美发展，也可以考虑；但如果没有这种机会，最好还是考个其他的认证。by the way， Oracle的认证也类似，不过Oracle的认证没有SAS的好使

2. Coursera

Coursera是免费大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。旨在同世界顶尖大学合作，在线提供免费的网络公开课程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大学、密歇根大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学等美国名校。

Coursera证书是每门课程的结业证书，代表修过这门课程并具备相关技能，在美国来讲一些学校是认可的，对申报留学也许有一些作用，但是在国内来讲也更多是一个技能参考作用。by the way， edx也类似

3. CDA数据分析师认证

CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为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。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。CDA认证目前已被德勤（Deloitte）、苏宁、中国电信、重庆统计局等企业单位纳入到了内部员工的考核之中，并且来自网络、阿里、京东、惠普、中国银行、IBM、联想、移动、华为、尼尔森宝马、奔驰及政府部门等企业单位的员工有考取CDA认证，并获得了不错的薪资和职位。由于CDA数据分析师专注于数据分析和大数据领域，每年投入大量的资金和人力用于研发，目前CDA认证算是国内最具认可度、含金量最高的证书。

4. BDA认证

BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善，知识体系还不够强，不推荐大家考取。

其他的一些机构认证大多是自己公司的培训证书，就更没有参考价值了。

以上推荐的相关资源，希望能帮助大家快速进步，学习到必备技术，获取到认证证书，为自己的数据分析职业道路做好扎实的铺垫！

C. 大数据工程师证怎么报考

大数据工程师在职业技能鉴定中心报名考试即可。

满足报考条件就可以报考，主要的报考条件有：计算机、软件工程、电子信息相关专业本科及以上学历；熟悉数据中心的日常运维管理流程，熟练使用数据中心运维管理工具；熟悉云计算大数据环境搭建及运维工作等。

初级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满1年；

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满半年；

3、计算机相关专业大专及以上应届毕业生。

中级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满2年；

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满1年；

3、持有初级大数据工程师专业技术等级证书满1年。

高级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满3年；

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满2年；

3、持有中级大数据专业技术等级证书满1年。

不管是大数据工程师证书，数据分析师证书，每个职业的相关技能认证，其实都是一种锦上添花的作用，毕竟技术类的工作都是要看你的实际操作水平的。企业都喜欢主动的、善于思考的人才，这样才能更好地成长起来，解决工作当中的实际问题。

D. 大数据分析工程师简称

大数据分析工程师简称CDA（Certified Data Analyst），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。

E. 大数据相关证书有哪些

大数据需要考专业人员分析认证；数据科学专业成就认证；工程方面分析和优化（CPEE）证书；挖掘大规模数据集研究生证书；优化大数据分析证书；EMC数据科学家助理（EMCDSA）；Cloudera认证专家。

7、Cloudera认证专家：数据科学家（CCP：DS）-Cloudera

CCP：DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过一个评估基础数据科学主题知识的书面考试。他们还必须在数据科学挑战中，通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案，并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过，并且每年中的每隔一个季度提供两次机会。

8、Cloudera Apache Hadoop认证开发人员（CCDH）-Cloudera

CCDH认证演示了开发人员写入，维护和优化Apache Hadoop开发项目的技术知识，技能和能力。获得这个认证需要通过90分钟时限的50到55个活动问题的笔试。每个测试包括至少五个未评分的实验问题。

9、Cloudera Apache Hadoop认证管理员（CCAH）-Cloudera

CCAH认证演示管理员的技术知识，技能和能力配置，部署，维护和保护Apache Hadoop集群和构成Cloudera企业数据中心的生态系统项目。获得认证需要通过90分钟时限的60个问题的书面考试。

10、Cloudera Apache HBase（CCSHB）认证专家-Cloudera

CCSHB认证演示了使用Apache HBase的技术知识，技能和能力，包括核心HBase概念，数据模型，架构，模式设计，API和管理。获得认证需要通过90分钟时间限制的45个问题的书面考试。

11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics

主要内容：此认证证明了对高级分析项目使用R统计语言的能力，包括分析大数据，数据分析生命周期，高级分析的理论和方法以及统计建模的战略和实践方面。该认证要求通过包含60个选择题和90分钟时间限制的tt笔考试。

12、Vertica大数据解决方案V1-HP

此认证验证可以让学习者部署和管理Vertica Analytics Platform，帮助组织优化和利用大数据分析获利。其验证学习者可以：识别和描述Vertica架构的关键功能，安装平台，识别字符和确定Vertica中使用的投影的特征，描述如何将数据加载到Vertica，阐述Vertica集群管理概念，描述备份/恢复和资源管理，并确定如何监视和故障排除。此认证需要在90分钟内通过包含50个选择题的考试。

13、Vertica大数据解决方案管理员V1-HP

此认证证实学习者可以管理Vertica Analytics Platform，并验证其是否可以执行高级管理任务，包括：手动投影设计，诊断，高级故障排除和数据库调优。该认证要求在100分钟内通过包含60个选择题的考试。

14、IBM认证的数据架构师-大数据

IBM认证数据架构师-大数据IBM专业认证计划。

15、IBM认证的数据工程师-大数据

IBM认证的数据工程师-大数据IBM专业认证计划。

16、大数据专业人员的SAS认证

SAS认证的大数据专业数据科学。

F. cda大数据分析师证吗

是。
CDA协会授权人大经济论坛每年举办两次等级考试，通过考试者可以获得CDA数据分析师等级证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。
CDA数据分析师认证，英文称（CertifiedDataAnalyst），中文称“注册数据分析师”，由“CDA注册数据分析师协会（CertifiedDataAnalystInstitute）”发起成立的职业简称。

G. 数据分析师认证含金量最高的是什么证书

BDA证书与其他证书的区别

1.项目投标可加分，增加企业竞争力
自2018年以来，企业在项目竞标过程中，使用BDA数据分析师证书做为企业业务能力重要资质，可在国家或地方招标单位评标中获得3-8分加分优势。

2.企业认同，员工加薪提职依据
BDA证书可作为企业市场调查、市场研究、数据分析从业人员业务能力的有效证明，目前有一定经验的分析师平均月薪2万左右，证书是企业招聘优先条件之一，也是企业内部提升与加薪条件之一。

3.行业认同，众多企业支撑
BDA数据分析师在国内外市场研究行业广泛认同，证书颁发机构是中国信息协会市场研究业分会，是由经济、科技、社会等领域专家团体组成，是经国务院同意和民政部批准成立的全国性社团组织，是国内的市场调查、市场研究、数据分析、数据挖掘、数据洞察领域的专业行业协会组织。

4.国际认同，开拓国际就业渠道
获得亚太地区多个国家市场研究行业组织认可，BDA数据分析师持证书人员可在日本、韩国、泰国、马来西亚、蒙古等国家，优先获得实习就业机会。

5.统一数据分析职业技能等级标准
统一数据分析师考核认证标准，并获得国家标准化管理委员认可，在国家标准全文公开系统公示《数据分析职业技能等级规范》。

6.专业性更强，源于专业机构
BDA数据分析师是由国家统计局与教育部主办的“调查分析师”课程升级而来，传承统计分析和数据挖掘技术的专业性。

7.校企教学互通，协同共建
BDA数据分析师认证课程与全国高等院校统计专业、经管类专业开展课程互认，补充实践教学环节，与多所院校签定课程互认协议。

8.就业渠道畅通，业内企业支撑
国内市场研究企业开展人才培养合作，通过BDA数据分析师考试的学员可申请获得官方就业推荐函，进入企业实习就业.

H. 大数据工程师证书考试要学哪些内容

一、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。

二、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

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

I. 毕业之后可以去考那些大数据证书

1、数据开发可以进行大数据工程师认证，数据分析类可以进行数据分析师认证。
2、大数据证书可以第三方证明你经过大数据的培训学习后，具备系统的大数据理论知识和一定的大数据项目实战经验，是一种锦上添花的作用。

J. 学大数据的都需要考哪些证书

大讲台大数据培训为你解答：

简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。
关键作用是什么？
挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。
最初是在怎样的场景下提出？
在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。
大数据技术包含的内容概述？
非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术学习路线指南：
大数据技术的具体内容？
分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）
分布式程序设计（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系统（比如：GoogleGFS）
多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）
集成开发环境（比如：R-Studio）
程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）
调度协调架构工具（比如：ApacheAurora）
机器学习（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大数据系统部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）
多种数据库的演变（MySQL/Memcached）
商业智能（大力推荐：Jaspersoft）
数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）
大数据处理算法（10大经典算法）
大数据中常用的分析技术？
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析