【 专业科研 】太难了，数据分析师也要持证上岗？

麦肯锡预计，到2025年物联网将产生4万亿至11万亿美元的全球经济产值，而先进的数据分析将成为推动物联网的主要力量。

数据分析师在公司中起着重要作用，他们收集信息并评估公司的状况和问题。通过收集数据，他们可以为任何与业务相关的问题提供解决方案。数据分析师在其职业发展中有数个机会，获得证书可以帮助他们成为更有吸引力的候选人。

在本文中，我们将探讨什么是数据分析师，以及成为数据分析师所需的教育和10个数据分析师认证。

什么是数据分析师？

数据分析人员收集、测量并执行对大型数据集的事实检查，他们使用收集的信息来回答问题并处理问题。随着技术的进步，数据分析师的工作职责也在不断发展。

成为数据分析师

数据分析师的最低学历要求是大学本科学历，具有统计和分析技能背景的教育是当务之急，最常见学位是数学和计算机科学。许多数据分析人员还拥有类似研究领域的硕士学位。

10个数据分析师认证

除正规教育外，许多数据分析人员还在其研究领域中寻求其他培训和认证。一些数据分析师职位甚至要求应聘者完成特定的培训计划或在其行业中获得认证。完成行业的认证可以增强自己的履历并提高作为数据分析师的技能。

几个不同的组织为数据分析师提供认证，这里有10个数据分析师认证供大家参考：

aCAP是分析认证的绝佳入门级证书。认证在分析过程中针对七个领域：业务问题框架，分析问题框架，数据方法选择，模型构建，部署和生命周期管理。你必须具有分析或数据程序的硕士学位。

数据科学专业证书是非学位课程，将有助于发展基础数据科学技能。要注册此证书，必须具有本科学位和定量课程，例如微积分和线性代数。有计算机编程课程工作经验者优先。

CAP是全球面向数据分析师的首要专业认证，CAP认证是一个严格的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署和模型生命周期管理。

成功完成CCA数据分析员认证将有助于数据分析员获得创建和生成数据报告所需的能力。考生有120分钟的时间进行并完成每个特定任务的技术解决方案。

该认证提供了基础级别的培训，课程包括理解数据分析生命周期以及业务和数据问题，应用分析技术和工具来分析大数据并创建统计模型，选择适当的数据可视化等。

IBM Data Science Professional Certificate是入门级证书，备考人将专注于数据科学中的各种主题，例如方法论，数据工具和库，数据分析和可视化。在三个月内成功完成九门课程后，认证即告完成，每周的总时间为12个小时。

该认证能够将其对数据科学和机器学习的知识应用于数据技术，并在Azure上运行（Azure是一种工程数据分析技术）。考试将要求考生对与自然语言处理，语音，计算机视觉和预测分析有关的应用程序有理解。认证不会过期。

该认证突出了使用MongoDB设计和构建应用程序的技能（MongoDB是基于开源文档的数据库管理系统）。

该认证结合了技能，经验和知识的资格。这是一项独立的全球认证，考生必须通过书面申请和同行面试来证明自己的技能。证书有三年有效期。

该认证通过一组统计分析预测建模技术验证了了解大数据的能力。要获得认证，候选人必须通过与预测建模，时间实验和优化有关的三项考试。

但无论考虑哪个证书，如果想成为数据分析师，以下的这些核心技能是必须要具备的：

如果你现在还没有这些技能，务必要在校内和校外多加积累自己的核心竞争力，现有暑期科研和企业实训项目，大一大二大三的你，快快行动起来吧！