現今,高學歷人群日益增多,物以稀為貴的高學歷光環淡去。無論本科生還是研究生,甚至博士生,求職競爭力都大不如前,就業壓力越來越大。
據悉,自新中國成立以來,70多年的時間內中國累計培育了1000多萬博士和碩士,2020年在學研究生將達300萬,我國已成世界研究生教育大國。
教育水平是鏡子的兩面,中國高端人才的數量和質量提升的同時,亦反映出即便研究生學歷含金量未降低,其競爭激烈的程度也已白熱化。
我們已步入無法單憑學歷取勝的時代,這種焦慮導致社會上出現了一批又一批的考證大軍。在??加⒄Z4級、英語6級、托福、雅思等,畢業后則關注各行各業那些被企業和求職者等共同認可的證書,如:CFA、CPA等。
證書確實是就業競爭力的加分項,但隨大流卻讓一些人迷失了自我,其實證書只是為證明持證人擁有與證書相符的能力,如果沒這份能力,證書會和學歷一樣失去光環。
——給考證大軍的一些建議:
? 首先,考證要評估和梳理自身優勢和特點,根據實際情況選擇證書備考;
? 其次,要考察證書所在領域的長遠發展及國家政策的傾向性,如:近來有高校取消了會計專業招生,這是否是個預警;
? 最后,考證切忌盲目,建議考證者先確定目標后,再勇往直前,走向人生的巔峰。
以大數據分析行業為例,科技日新月異讓大數據的價值越來越明顯,未來5年中國大數據行業人才需求將達到2000萬人。
如此巨大的市場需求缺口,導致國內各行各業迫切需要從事數據采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。
數據分析行業在國內雖是朝陽產業,但國內高校人才輸出未成規模,無法完全滿足市場需求,促使企業更注重數據分析人才的實操能力而非學歷。
因此,數據分析行業蓬勃發展催生出CDA數據分析師認證,類似CFA、PMP、ACCA等快速崛起并成行業普遍認可的證書般逐步發展成長期而穩定的行業人才標準。
為提供更好的服務,2020年CDA認證考試全新升級,旨在為大數據和人工智能時代提供全社會普遍認可的數據分析專業人才標準!
為什么要考CDA數據分析師證書?
——認可度較高
CDA數據分析師認證是一套專業化、科學化、國際化、系統化的人才考核標準,分3個級別,證書涵蓋各行大數據及數據分析從業者所需具備的技能,符合全球大數據及數據分析技術潮流。
CDA數據分析師認證由中成協會大數據專業委員會監管,是全國經國標委發布認定的數據分析師人才標準,考試通過可獲CDA數據分析師中英文雙證書。
1、由國際范圍內數據科學領域行業專家、學者及知名企業共同制定,并每年修訂更新(共識性);
2、根據數據科學專業崗設立的人才考核標準,與全球知名考試服務機構Pearson VUE合作,專家命題、評分公平、流程嚴格(專業性);
3、持證人享有CDA會員系列特殊權益,證書具備唯一性與防偽性,持證人可獲電子徽章,加入Linkedin個人檔案。證書3年1審,確保持證人實力與權益(權益性)。
由于政府、企業和從業者對CDA證書的認可度穩步提升,越來越多企業引進CDA證書作內部數據分析人才評定標準,CDA企業會員亦大幅增加,涵蓋了中國銀行、IBM大數據大學,中國電信,國家電網,德勤,CDMS、Oracle、德國云網、Meritdata、Big Data University等。
——認證標準
CDA是全球化的數據人才認證體系,由為IBM、華為等提供認證服務的全球測評行業杰出計算機化考試服務公司Pearson VUE提供考試服務,考生不僅考試更便捷,還將受益于Pearson VUE在全球的影響力。
通過CDA認證,來自各個領域的數據處理和分析人才得以證明其技能。Pearson VUE將采用隨報隨考技術為CDA考生提供服務,讓考生能夠隨時就近預約考試。
升級后,CDA數據分析師認證考試實現了頻次更高、考點更廣,大幅提升了專業度、共識性與含金量,促進其全球化普及。
1. 報名時間
2. 考試地點
據相關數據統計,CDA考生已不再集中于一線城市,二三四線城市均有分布。結合市場薪資分布情況可見,非一線城市消費低薪資高,約一半CDA考生來自非一線城市。
對比求職市場數據分析職位,CDA持證人與非持證人的月薪,發現系統學習并獲等級認證者月薪均高于未考證人群,且不局限于一線城市。
CDA Level I等級證書主要面向業務數據分析,屬數據分析領域初級崗位,與之匹配為數據維護崗、數據分析師、數據賦能崗、BI工程師、數據開發崗。
CDA Level II等級證書分為數據挖掘和大數據方向,為數據分析領域的中級崗位,與之匹配為數據挖掘工程師、大數據分析師。
CDA Level III等級證書為數據科學,屬于數據分析領域的高級崗位,一般為上市、國企等大型企業招聘崗,主要在北上廣深一線城市。
——選擇崗位多
領英2020年發布的新興職業報告2顯示,數據分析師正以超20%的年增長率高速增長。迫切的市場需求讓數據分析崗呈現多元化面貌,主體可劃分為純數據崗和數據賦能崗。
純數據崗,孵化出數據工程師、數據科學家和人工智能專家等,職責主要集中在數據處理、業務建模、數據可視化、數據平臺搭建,就職數據部門。
另外,企業數字化轉型中,不同行業、不同崗位都對數據分析技能提出了要求,使得數據賦能崗位多樣化,滲透各行業。
數據分析崗分工細、選擇多等特性,也推動著CDA認證證書考生逐年攀升,近2屆的增長率達40%。
截止2020年,CDA數據分析師持證者已遍布500強企業、科技獨角獸、大型金融機構、國有企業、機關事業單位等。在大環境及宏觀政策的影響下,預計會有更多數據相關的從業者和求職者考取CDA證書。
——入行門檻低
拿數據分析就業市場上兩類主要的分類來說,純數據崗學歷涵蓋從高職到博士,另一類數據賦能崗門檻包容性比純數據崗更大。
不過,正因為缺少學歷門檻的約束,企業想找到合適的對口數據分析人才,就不得不依靠行業內長期穩定形成的高含金量證書。所以,會有更多的考證大軍,為了更好的未來,需要拿下這塊敲門磚,來認證自身的數據分析能力。
從含金量、實力值等各方面來看,全新升級的CDA數據分析師認證考試,都是考證大軍們非常好的選擇之一。
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