現在國內數據分析行業,認證就有兩個,一個是工信部和中數委聯合認證的CPDA數據分析師,已有10幾個年頭了,一個是原人大經濟論壇的CDA,有三四年吧,認證無所謂什么含金量,畢竟國內用人單位并不要求應聘者有什么認證,你有能力就好!
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前華為員工,十年數據分析師,看了幾篇回答實在想進來怒答一波
先說一句,千萬不要看了幾篇機器人寫的文章就給自己定下職業規劃,覺得這個行業好像一片光明、人人都能掙錢似的,其實吃人血饅頭的自媒體大有人在;其次你要自己去調研,去找數據,找身邊的例子,找企業了解,這才是對你自己的未來負責
話可能激進了些,但是我這幾年幾乎每天都會有人來問我想要轉行數據分析,有工作20年的,有初中剛畢業的,你不知道他們受荼毒有多深......
好了不扯了,我再說數據分析行業。你知道自媒體運營嗎?數據分析的情況跟這個差不多,尤其是偏業務的,也都是火了沒幾年,門檻又不高,不少人趨之若鶩,擠破頭也要擠進這個行業,直到現在,整個數據分析行業(只說國內)表面上供小于求,實則水分特別高。
水分是什么?
一是企業,表面上看好像什么企業都想要數據分析,你要明白,你們趨之若鶩的同時國內企業也在盲目隨眾,現在哪個企業不搞數據化改革、不搞數分平臺建設?其實你要問企業真的很需要嗎?并不是。很多企業就是招了一堆人天天做報表,當取數機器。如果你想做的是業務分析師,情況就更慘一些了,在大多數中小型企業和部分傳統企業中,業務分析經常是被老板說沒價值的,時間久了你自己都會懷疑自己的工作是否有價值。
二是求職者,主要是這個行業門檻太低了,換句說話,門檻不明顯。可能很多人覺得學個r語言、學個python、學個BI就行了,其實用excel做統計都算是數據分析,所以數分的人多而不精。別看行業里人這么多,真正達到分析師高度的人很少很少,大廠企業爭得搶的是這樣的人。
說了這么多,冷水也潑完了——其實也是為了讓你能保持清醒——我再接著說點職業發展的:
如果你想做運營類,數據分析都有前提目標,分析一場營銷活動的轉化效果、分析用戶下載激活注冊的轉化率、分析某個廣告渠道的下載量、每激活成本、用戶留存情況等等,這些一般是不設專崗,往往ceo、coo、產品、運營同學把這部分工作各自承擔了。當然,如果公司組織結構很大,不排除單獨設立,這時候需要你具備熟練操作數據分析工具、如mySQL、spss、python,甚*是報表呈現。
另外一個就是就是研發型數據分析師,一般就是據業務需求做數據埋點、監測,數據處理、報表呈現。高深一點的就是大數據分析、BI工程師、機器學習、個性化推薦了。
其實造成數據分析師地位不高的主要原因,就是不認同和價值缺失。我們總說數據驅動業務,可平時看到的,卻總是業務部門追著數據部門屁股要數據,而且數據分析的價值其實很難表現出來,領導不認同,同事不認同,甚*連自己都不認同,甚*會懷疑自己所做的事情是不是真的有價值,這種情況在企業中非常常見,做數據分析的人基本都會轉做管理和運營。
其實數據分析做到一定程度會覺得有瓶頸,技術已經做到頭了,但是就數據分析來說,技術真的不是*重要的(雖然要說做到頭還是比較難的,數據的坑縱深很大),業務要更重要,再牛逼的技術,對業務沒有賦能,被砍掉完全有可能,因為企業要靠業務來養,投入是要看回報的,不管是短期還是長期的。
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