1樓：
真是買了不少水軍出來騙錢啊... 好歹專業點，別搞得這麼假，看看那些回答的賬號就知道是馬甲。這個證就是個民間機構叫經管之家出來騙錢的，企業沒幾個認可的，國家更不會認可。
2樓：囚籠
不管是人工智慧，還是市場經濟，是科技還是家居，是管理還是決策，在2023年這個網際網路高速發展已經快到達頂峰的階段上，方方面面都有著非常大體量的資料，通過資料來剖析消費者，通過資料來分析市場趨勢，通過資料來解決機器智慧型，如果說學習資料分析是一種技能，那學完資料分析會開拓你的視野，讓你用不一樣的眼光看這個正在高速發展的社會，讓你不被科技進步，經濟發展所甩開，在這樣的時代背景下，資料分析不光光是一種讓你找工作的技能，更是一種讓你能夠透過現象看穿本質的手段。
3樓：PSYCHO
分享一下本人就學CDA培訓經歷，本人19年10月份離職，離職後四處撒網到處投簡歷，大大小小的面試也經歷了幾十場，偶然的機會看到了CDA，那會也清楚不能在猶豫了，疫情還沒結束就去現場考察然後報名入學，當時沒有線下班，我這邊軟磨硬泡負責人同意我在現場學習（本人自制力很差），那一期由於疫情原因是網路授課，現場只有我乙個人。入學後就給自己下了戒令，不找到工作不打遊戲不喝酒！
課程安排是excel、sql、power bi、統計學、python、機器學習，每個階段結束會有分組階段總結，痛點永遠在後面，那會聽機器學習就像在聽天書，機器學習課程有乙個月的時間，主要是圍繞sklearn包的幾個演算法，深度學習也是稍微有接觸，硬著頭皮學聽進去5 6成，一定要跟著老師一起做專案，多想想實際工作場景這些技能的應用~
重點來了！！！就個人而言培訓就是為了找份好工作，所以這個課程的重中之重是最後的就業指導課，一定要聽就業老師仔細道來，好的簡歷和自信很重要，面試崗位之前一定要做功課，看看這個崗位需求會問到的知識點。
4樓：喝碗麵湯
首先，隨著增量時代轉向存量時代，未來網際網路公司大多時候拼的是運營能力，運營能力這裡面就要包含比較核心的一點，那就是資料分析能力。
上到乙個公司的戰略指標，下到單個員工的KPI指標，資料分析是乙個人必須要突破的瓶頸。
只有擁有資料分析的思維方式，運營之路才會走得更遠，更久。
其次，不止是做運營，對於職場人來說，我們最重要的是要建立資料拆解的思維方式，這也是金字塔原理中的一種系統性的思維架構方式。
最後，任何業務應該對具體的目標結果負責，不管是HR還是財務，哪怕是前台行政其實都可以運用資料指標來拆解工作。
5樓：我愛你
可以說，在資料決策的時代，資料分析幾乎滲透到企業的每個業務環節中，行業資料分析報告更是淋漓滿目，發布報告的有的是世界500強企業，有的是知名的資料洞察諮詢公司，jacky做為第三方資料評估機構的從業者，在看到視覺化效果越來越絢麗的同時，我也憂心忡忡，大多數的資料分析報告：邏輯不見了，故事線沒有了，統計學支撐沒有了，金在其外，敗絮其中。
統計學，數學，邏輯學是資料分析的基礎，是資料分析師的內功，內功不紮實，學再多都是徒勞。
掌握統計學，我們才能知道每一種資料分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用，開始我們並不一定要把每個演算法都弄懂。
如果我們要做資料探勘師，資料能力是我們吃飯的飯碗。如果你沒有數學能力，用現成的模型也好，模組也好，也能做，但一定會影響你的技術提公升，當然更影響你的職位晉公升。
6樓：林總
大資料如此火爆的時代，各種人才倍受青睞。視野決定了境界和能力，而所處的環境又決定了視野。好多人不知道什麼是資料分析師，認為會熟練使用Excel就是資料分析師，如果你還會使用Excel中的一些高階功能如透視和函式等等，可能別人就認為你是特別厲害的資料分析師了，如果你工作中還用到了VBA，(word天啊!
)，在別人眼中你就是資料分析大神了。真的是這樣嗎?誠然，單用Excel的確可以解決大部分的資料問題，但是作為乙個資料分析師，你並不是乙個基層的統計分析從業者，那麼資料分析師應該是怎樣的職業呢?
首先必須要了解公司業務，資料分析是要建立在業務支撐的情況下，用excel處理資料，用python清洗，最後用powerbi視覺化分析做出乙個報告，這樣才是乙個完整的資料分析流程。
7樓：zmd168
我是數學專業畢業的，我畢業後從事過半年的地鐵AFC裝置維修，3年多的移動通訊基站維修工作，將近四年的工作都沒有體現出我的數學專業價值，大資料浪潮到來，資料成為了一種新的生產要素，國家實行「數字中國戰略「，鼓勵企業搞「數位化轉型」，資料分析需求以後會越來越多，資料分析前景大有可為，另外我了解到這個資料分析技術越高階越需要專業的數學統計學知識的支撐，所以我決定學習CDA資料分析，把我的數學專業價值發揮出來，我本人屬於那種不擅長社交的人，不喜歡從事那種太偏向於跟人打交道的工作，比如銷售之類的，所以我需要走技術路線，我會在資料分析的道路上一直前進的，我希望自己未來成為level 3 「高階資料分析大神」，用資料來驅動業務，幫助公司科學決策。
8樓：huluhulu
算是中途轉行吧，工作有四年了。之前做的工作雖然也是資料相關的，但是更偏於底層的資料處理以及測試，時間久了，多少感覺會有點枯燥無味，可能也是自己的能力不足吧，只能適合做些簡單的資料搬運工作。也許我這個認知比較淺顯，我覺得資料工作的最終目的還是能通過資料分析得出一些結論，去幫助到一些業務人員，讓他們更好的推進專案，這才是最關鍵的。
考慮到自己的職業發展以及想提公升技術，我報名參加了CDA資料分析課程，是週末班遠端直播教學，很是考驗人的自律。目前我的課程學到一半，因為是一邊工作一邊學習，學習進度有些緩慢，有時候真想直接離職專心在家學習，因為實在是很難兼顧學習和工作還有自己的生活，好難。但是任何成功都是不容易的，只能砥礪前行。
你也要加油吖！
9樓：萌新
我的專業是土木工程，之前在乙個建築公司上班，這個行業懂得都懂，辭職的比找工作的還多，很多人轉行的時候都會選擇一些計算機相關的行業，但是像這種非科班的程式設計師待遇是不如科班的，而且避免不了35歲的"渡劫"。轉行是慎之又慎，但又不知道轉哪個行業。建築行業雖然工作強度和環境沒人喜歡但是工資還是不低的，轉行之後要是工資太低可能很多人不能接受，這也可能是很多人轉行計算機的原因之一。
今年我調查了很多行業的情況，初步選擇了計算機行業，最開始是想學軟體開發的，找了個培訓機構了解了情況的同時了解到了軟體測試和資料分析這兩個新行業，我感覺軟體開發不太適合我，倒是這兩個挺適合的。我自己做了市場調查之後覺得現在這個大資料時代還是資料分析前途更好一些，而且我更喜歡資料分析些，在西安找了兩個培訓機構諮詢以後又上網查了相關評價正好cda情人節有7.7折活動就報名了三個月的就業班，在這裡和兩個同學一塊學習感覺這個資料分析不管是為自己增加技能還是轉業都是值得學的東西，我很慶幸自己做出來這樣的決定，要是選擇了軟體開發，那會不會變強不知道，應該會變禿。
10樓：Datamoon
本人也是轉行過來的，從最開始接觸Excel到考慮學習資料分析，學習過程累並充實。
初級資料分析主要用SQL和Excel，這些在平時工作中用的多，且不難，難的是業務，
業務需要工作中積累。作為初入資料分析的我，之路還很長，需要終身學習。資料分析沒有很成熟，不同公司有不同的定義，日常工作也相差甚遠，需要慎重選擇。
方向有偏業務和偏技術，根據個人情況選擇，深入才能出師。
11樓：南風
默默的非常同情你的考試囧途遭遇，雖然自評還稱不上大神，但是資料分析的學習和從業還是給了我一些改變的。之前做運營工作，雖然知曉運營的整體架構，但是真正的使用者畫像和使用者所需還是不甚明了以至於沒有什麼顯著的成果展現。後來報名了資料分析的課程，從行業案例當中獲取了很多的靈感，還收穫了許多意外之喜。
CDA資料分析就業班怎麼樣？
木子 針對時間充裕 零基礎的專科 本科在校生，以及待業 期待從事資料分析的工作人員提供3個月全脫產集訓，畢業後推薦相關工作單位。主要學習，以CDA資料分析師標準大綱要求，從資料庫管理 統計理論方法 資料分析主要軟體應用 如 Excel SQL Power BI Python等 資料探勘演算法模型，一...
資料分析師 CDA 和資料專案分析師（CPDA 的區別？在認證方面有什麼不同嗎？
nicygyang 演算法或開發類的證書一般用處不大，靠證書入行還不如去刷kaggle比賽。實在想證書，推薦20年新出的谷歌tensorflow developer認證，coursera有prof.安德魯吳他們廠子的配套培訓課程，你上完prof.吳的deep learning專項再去上這個課比較好。...
資料分析和大資料分析有什麼區別，什麼樣的資料才能稱為大資料？
相信自己 隨著資訊化時代的發展，大資料逐漸成為網際網路的常態，而大資料 雲平台等相關技術的快速發展，為海量資料的收集 儲存提供了強有力的支撐，通過資料分析挖掘資料的潛在價值，為企業的發展和決策提供支援。從大資料的發展和行業趨勢來說，大資料分析的發展前景是非常不錯的。在當下大資料分析依然處於初級階段，...