数据分析师有好几个方向（BDA CDA CPDA），就业更推荐选哪个？

2022年数据分析的重要性进一步加强，数据分析师持续增长，在行业有利的环境下得到国家政策的支持。数据分析企业、数据分析人才的不断增加驱动数据分析行业蓬勃发展。

据统计我国数据分析岗位需求规模达到300万，且未来5年都将以30%-40%的速度增长，需求总量将达到2000万人左右。

（图片来源于网络）

而之所以造成如此大缺口的主要原因，是因为我国大数据处于飞速发展的状态，然而高等教育专业滞后，目前大数据专业人才不足200万，需求1:10。这就导致了很多企业无法完成数字化转型，他们愿意花费更多的薪资去招揽数据分析人才。

数据中蕴藏着巨大的商业价值，从初创公司到大厂纷纷成立数据分析部门，为公司的运营、决策提供指导与帮助。到现在，数据分析已经成为未来必不可少的工作技能之一，一些看似与数据分析无关的岗位，企业在招聘时也要求具备数据分析能力，比如市场、财务、运营、人力等等。

数据分析给予了人们彻底颠覆“营销”的期盼，大部分人都希望能够成为数据分析师，承接大数据时代带来的好处。无论是即将毕业的学子，还是征战职场多年的人士；无论你是迷途不知归路的追梦人，还是事业遭遇瓶颈的彷徨者。想要进入数据分析行业，那么你就得尽早做好自己的人生规划。

我了解到其实数据分析有好几个方向，每一个方向都不大一样。我为什么会觉得CDA不错，下面就给大家详细说说。

CDA与其他方向的区别

BDA：是由国家统计局与教育部主办的“调查分析师”升级而来，其实并不能算是数据分析中国板块的专证。它证书颁发机构是中国信息协会市场研究分会。而且是最近才推出来的，企业和市场认可度也比较低。它有很多个等级，而且每个等级都有考试时间的限制。可能那个点我有空但是没有考点，这样一级一级考下来的话，会比较费时间和精力。

CPDA：是数据为依据，将经济学原理与数据模型结合大数据方向，用图表等方式进行呈现，为分析报告提供清晰的数据分析结果。这一方向对于零基础想要求职入门或者是刚工作三年内的人来说，上手是很难的，并且考证课程费用贵。

CDA：是四大行，三大运营商、上海烟草、国家电网、华为、苏宁、奔驰、宝马等上百家知名企业员工持续选择的数据科学培训认证。是人工智能时代的大趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，不少企业都写CDA持证人优先了。而且考试是随报随考，全国有300多个考点，可以说是不受时间和地点的限制了。

为了让大家直观地感受这几个方向的区别，还是给大家上张图：

把以上所有信息翻译成大白话就是，CDA数据分析这个证书性价比更高。学会CDA数据分析这个技能，求职的时候基本上是企业优先招聘的。并且，你还能因为这个证书获得升职加薪的机会。这简直是资深社畜的必备技能。如果你还不知道可以在哪里get到这个技能，可以添加专业老师问问怎么样学比较好，会有意想不到的惊喜。

CDA的核心优势有哪些？CDA与国内其他数据分析方向比，还有很多个核心优势：

国内含金量最高的数据分析证书。获国家教育部和工信部的认证。也就是说，它是得到了官方认证的。目前虽然小众些，但是无论去到哪个企业这个证书都作数。

CDA持证人在招聘时优先被考虑。考试通过拿证代表了你的技能水平，可做为企业、事业单位选拔专用人才的参考依据。而且从整个行业来看，从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等都渗透着数据分析的内容。前景相当可以。

享受官方岗位内推，求职更快一步。中国移动、联通、中国烟草、国家电网、国家邮政等大型国有企业将CDA认证列为内部人才评定标准。拿到证后就可以享受持证人的【优质内推服务】,更有机会持证升职加薪。比如德勤，一直内部员工考CDA证书，有证书的还会给3000元人民币奖励。

目前已和国内100多家高校合作建立了高校考试中心和人才培养基地。很多个地区都有这个考试，不用担心报考麻烦。

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如果你是理科生，那么学习CDA是很容易的。但是作为文科生，到底怎么样才能学好数据分析？Q1：我学的是文科专业，您觉得对于文科生来说数据分析有什么帮助呢？

其实这个问题我经常遇到，而且现在我也发现其实越来越多大学专业是文科。

以前做的是像行政、人力这样的岗位的朋友也在学数据分析，甚至很多人在自己的岗位8~10年的工作年限了，也对于数据分析这个事情产生了兴趣。

个人觉得：数据分析的本质是一种分析能力，而分析能力其实是一种职场的底层能力。

分析能力，说白了就是你通过去分析一个问题，然后去拿出一个结果，提供一个方案。

这件事其实和你的职业、专业、性别等都没有什么必然联系。这是我们每个人我觉得都应该掌握的一种底层能力。

Q2：可是作为文科生，有时候会觉得数据分析它涉及到了很多的知识点，那么应该如何来学习呢？

这也是一个经常遇到的问题。其实我们可以把文科生的数据分析的学习，这个过程就想成制作汉堡的过程。对于文科生而言 ，我所听到的反馈是技术能力跟数据清洗这两个方面是比较有挑战点。

因为这两个方面文科生学到的不多，而且坦率来讲，要跟理工科的同学去竞争，你肯定是竞争不过的，所以我们就要有所取舍。就像做汉堡一样，汉堡是不是好吃，更多的是取决于它的汉堡馅还是上下两层面包？肯定是汉堡馅了。

所以像我刚才所举的例子，技术和数据清洗这两个方面，其实就特别像在做汉堡过程中上下两层面包，它们肯定是需要的，而且你会发现往往做汉堡的这两个部分有可能有时候也是现成的。

所以你没有必要投入过大的精力把这两片面包做得多么完美，而是有这个形式。让你自己能够有一个基本的技术的掌握，基本的对于数据清洗的能力的掌握就可以了。遇到困难可以找学姐求助，我把学姐联系方式放下面，大家可以直接点击添加好友咨询哈~

Q3：那您认为在这个做汉堡的例子里，从数据分析的角度来看，汉堡的馅料是什么呢？

汉堡馅就是比较内核的东西，我觉得其实最重要的是4个字，我们叫“以终为始”。具体来说这6个字叫“找目标推路径”。

就说具体一些，你在学习数据分析的时候，一定得去想一个问题，我的目标是什么？要把这种东西变成一个你的习惯。

然后从目标入手来倒推我为了完成这个工作目标，我需要哪些数据，怎么样对这些数据进行清洗整理、归纳，然后再去考虑其他的因素，比如说变量等等。

对于文科生而言你一定要记住学做数据分析这个汉堡关键就在于找目标推路径这种思路和方法。因为馅料才是决定汉堡是否好吃的关键！

面试时被问到职业规划该怎么回答？

Q1: 当HR问，在数据分析这个岗位上，你有什么优势时，该怎么回答？

具体可以从个人能力、专业背景、工作经验、资源优势、性格这几点来阐述。

面试前要做好分析，每种工作都需要与之相匹配的特点和能力。

就数据分析这个岗位而言，可以说对数据敏感度较高，谨慎细微，逻辑思考能力强。

另外还有掌握常见分析工具和实际应用操作能力强等都可以应对此类问题。

Q2: 被问到职业规划时，该怎么回答？

这个问题的侧重点在考察你的稳定性和中长期的职业发展思路。

我们可以分为短期和中长期来阐述。

首先，在短期方面，可以阐述短期内所需持续提升的工作能力，专业技能，然后是大的行业内的知识积累等。

其次，在中长期方面可以说是管理方面的提升，对于业务各个模块的进一步把控，以团队为中心，产出更多的价值观。

然后也可以跳出公司层次本身，例如说希望可以在数据分析领域生根，成为行业内的专家等。

Q3: 数据挖掘和数据分析到底有什么区别？

数据分析是针对于个别属性的实例分析，提供有关属性的各种信息，如值范围、离散值及其频率空值的发生，数据类型长度等。

而数据挖掘则是侧重于聚类分析、异常记录检测、依赖关系、序列发现、多个属性之间的关系控制等。

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（编辑：天瑞地安资讯网）

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