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关于我们学员的就业情况和薪资待遇会因就业时间和就业城市的区别有会不同的。
就业企业覆盖金融/互联网/教育/ 咨询/银行等等行业。同学如果想了解详细的情况可以与我们专业的老师咨询，了解更加精准的信息。
在大数据和人工智能的趋势下，行业的蓬勃发展催生出类似CFA、PMP、ACCA等快速崛起并成为行业内普遍认可的证书，这就是CDA数据分析师认证。
CDA数据分析师证书涵盖了大数据、人工智能及数据分析从业者所需技能，为全球企业和机构提供数据分析人才参照标准，逐渐被*、企业和从业者认可，成长期、稳定的行业人才标准。
所以，考取CDA数据分析师证书，将成为您入行的敲门砖，用于认证自身的能力。
CDA证书为啥成了敲门砖？
CDA数据分析师认证证书代表着持证者拥有过硬业务数据分析实操能力，可获得较高的岗位薪资、拥有更多的工作选择……
——持证者薪资普遍高
以*TOP10城市为例，对比求职市场上数据分析职位CDA持证人与非持证人的月薪，发现系统学习并获等级认证者月薪均高于未考证人群，这样的情况并不局限于一线城市，在二三线城市也较明显。
LEVEL I持证人群和非持证人月薪TOP10城市比对
CDA Level I等级证书主要面向业务数据分析，属数据分析领域初级岗位，与之匹配为数据维护岗、数据分析师、数据赋能岗、BI工程师、数据开发岗，CDA Level I持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL II持证人群和非持证人群月薪TOP10城市比对
CDA 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，与之匹配为数据挖掘工程师、大数据分析师，CDA Level II持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL III持证人群和非持证人群平均月薪比对
CDA 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、国企等大型企业招聘岗，主要在北上广深一线城市，而CDA Level III持证者的月平均工资高于非持证者。
——持证者岗位选择更多元化
数据分析认证市场需求量巨大，未来5年数据分析师将以超20%的年增长率高速增长，市场迫切需求让数据分析岗呈现多元化面貌。
纯数据孵化出数据工程师、数据科学家和人工智能专家等，岗位职责主要集中在数据处理、业务建模、数据可视化、数据平台搭建，就职于公司的数据*。
另外，企业数字化转型中，不同行业不同岗位都对数据分析技能提出了要求，使得数据赋能岗位多样化，渗透各行业。
CDA历届考生增长率
数据分析岗因分工细、选择多，受到了求职者和从业者的青睐，这也是CDA认证考生数量逐年攀升，近两届的增长率更是高达40%的关键因素之一。
——持证者实操能力的证明
数据分析行业在国内虽然是新兴产业，但由于高校的人才输出无法满足市场需求，促使企业往往更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历，故而这个行业的整体门槛并不高，甚至可说偏低。
拿数据分析就业市场上两类主要的分类来说，纯数据岗学历涵盖从高职到博士，另一类数据赋能岗门槛包容性比纯数据岗更大。
往届持证人学历分布
不过，正因为缺少学历门槛的约束，企业想找到合适的对口人才，就不得不依靠行业内长期稳定形成的高含金量证书，从而出现了一大批引进CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准的企业。
所以，会有更多的考证大军，为了更好未来去拿下这块敲门砖，来证明自身的数据分析能力。
CDA持证者为啥会受企业青睐？
诚然，证书是辅助筹码，无法代表一切，能支撑在行业内走更远的是过硬的业务及实操能力。
CDA考培课程与业务实操结合紧密，在巩固学员理论知识的同时，还重点培养了实操能力，使得CDA数据分析师认证获得社会的广泛认可。
截止2021年，CDA数据分析师持证者已遍布全球，引进CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准的企业也大幅提升。
CDA持证人就职公司
对于人才缺口大，薪资相对较高，却并不太要求学历的数据分析行业，CDA证书在方方面面为从业者增添了多项获胜的砝码。
培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师，名师荟萃，代表了国内数据分析培训的*水平，课程讲师均为国内数据挖掘领域、人工智能领域、咨询领域一线专家，具备深厚的学术背景与行业经验。同时他们也都具备丰富的讲课经验，累计讲课经验时长超过10000小时，授课能力得到长期实践与验证，可以很好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力，保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求。
常国珍
北京*会计学博士， CDA数据科学研究院执行院长，*大数据产业生态联盟专家委员会委员。曾任毕马威咨询大数据总监。北京语言*金融硕校外导师，*社会科*等多所院校外聘讲师。
具有18年数据挖掘、精益数据治理、数据规划咨询顾问经验。企业客户标签体系、信用风险、反欺诈
和反洗钱算法专家。 协助企业运用数据智能工具优化业务流程，逐步积累数据资产，取得数字化竞争
优势。
作为企业数字化赋能辅导员，帮助企业建立数据管理体系，培养企业数字化文化，设计数据分析人员
成长路径。
著有《金融商业数据分析与应用》系列丛书、《Python 数据科学：技术详解与商业实践》、《用商
业案例学 R 语言数据挖掘》、《胸有成竹：数据分析的SASEG 进阶》等多本著作。
李奇
微软Excel MVP（Excel最有价值专家）
奇意咨询创始人，微软Excel MVP（Excel最有价值专家），电子表格应用大会主席，经管之家资深签约讲师，拥有丰富的企业咨询服务及数据分析线上及线下培训经验， 曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队高级咨询顾问，主持过多个大型企业数据分析及管理咨询项目，助力多家企业提高业务决策力及数据生产力。 线下、线上培训经验超800次、培训人数超30万人。
CDA(Certified Data Analyst)，亦称“CDA数据分析师”，指在互联网、零售、金融、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。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业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，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。
“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。
“CDA数据分析师培训”是根据CDA数据分析师认证体系标准而设立的一套专业化、科学化、系统化的学习方案。培训内容不仅包含认证标准中的技能知识要求，还有着企业环境中的真实项目和案例，能满足不同层次的学员需求，使学员能学到真本事技能并能够落地运用，实现商业价值。
更多关于CDA的信息可以咨询一下CDA认证机构，CDA（Certified Data Analyst），是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、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人才。
CDA课程方向就是偏业务,符合企业用人需求,学习后比偏技术人员更有竞争力,因为数据分析前提是真实业务场景,转行人员一定要加强行业知识学习和项目积累.
根据职友集网站统计，取自19145份样本，北京数据分析平均工资是15450元/月。选择朝阳行业至关重要，先积累工作经验。现在互联网、 金融、通信、电子商务、数据服务等行业，数据分析相关岗位占据重要地位，数据分析相关工作薪酬逐年走高。
CDA证书已获得如*银行、招商银行、*烟草、IBM大数据*，*电信，*电网，苏宁易购，德勤，猎聘，CDMS等企业机构的认可。
CDA数据分析师人才行业标准由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及*企业共同制定并于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性。
扩展资料：
“CDA数据分析师认证”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、咨询、电信、零售、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。考试与国际*考试服务机构Pearson VUE合作，随报随考、专家命题、评分公平、流程严格，更具含金量。
数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在*本科阶段统计专业积极探索培养*生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。
一、数据分析师培养的意义
（一）数据分析师的培养符合*战略
为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，*家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入*市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、*审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。
（二）数据分析师的就业前景光明
在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来*对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为*战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析*。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。
二、数据分析师职业素养的培养
通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：
（一）数据分析师的职业内涵
数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。
目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由*商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
（二）数据分析师的知识要求
掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。
（三）数据分析师的能力要求
对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。
（四）数据分析师的岗位职责
承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。
三、数据分析师的培养方案
培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。
（一）培养目标
为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。
（二）课程体系设立原则
在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。
1. 多门*相结合。数据分析工作是多个*、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门*的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等*的相关知识。
2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。
3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。
（三）课程体系的基本框架
在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个*期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。
四、数据分析师培养过程中的策略
（一）教学内容整合策略
在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。
（二）实验环节设置策略
找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。
（三）软件教学安排策略
为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。
（四）实践课程操作策略
为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。
（五）拓展课程设计策略
聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用*生统计建模大赛、*生市场调查分析大赛、*生数学建模竞赛等*竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。
五、数据分析师培养的保障措施
（一）整合各种教育资源，提高教学效率
没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。
数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。
（二）建立导师制，强化教师的指导作用
为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。
（三）充分利用各级社团组织，
开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与*课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。
（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣
评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。
总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为*、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。
