高级数据分析师证怎么考取？
一、高级数据分析师证怎么考取？
数据分析师证书考试由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，每年有4次考试。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具体时间请关注CPDA项目数据分析师官网考试通知。考试内容为《数据分析基础》《量化经营》和《量化投资》三门，每门100分，60分及格制。 考核合格后，就可获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》。
二、想要成为大数据分析师，本科最好学什么专业？
这个问题首先要弄清楚数据分析师的发展方向：一、业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析师、用户研究、数据产品经理。
业务类岗位大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题报告。
将来的发展路径：专精业务，晋升成为商业分析师、战略分析师或管理岗。需要具备商业洞察力。核心能力是商业思维。
二、技术方向——数据开发师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师。
技术方向岗位有的在研发部门，有的则单独成立数据部门，与业务方向比较，要求更高的统计学能力及编程技巧，
另一条是提升技术能力，成长为算法专家或数据专家。
最后根据以上分析，对应的本科专业建议如下：1、建议本科阶段在国内的以计算机类专业最好的是数据科学和大数据专业，其余专业都没问题。理学类专业：信息与计算科学，统计学，数学，物理，管理类专业：管理学，市场营销，对外贸易，经济学类：金融学，经济学，金融工程，金融数学，为主，研究生建议以出国留学为主，或者国内升学，不过可选择学校太少，
2、由于数据分析职业是复合型的新型专业，建议本科阶段有条件的选择辅修专业如理学，计算机类专业辅修管理学等，管理学辅修数学专业，具体结合自己的学科特长和专业，对将来升学，读研，留学有很大的助力。
三、人力资源数据分析师报考条件？
初中高的报名要求
--具备以下条件之一者，可申报初级：
1）累计从事本职业或相关职业 工作1年（含）以上。
2）本专业或相关专业 在校学生。
--具备以下条件之一者，可申报中级：
1）取得本职业或相关职业初级职业能力等级评价证书（含职业资格证书、职业技能等级证书）后，累计从事本职业或相关职业工作 2年（含）以上。
2）累计从事本职业或相关职业工作4年（含）以上。
3）取得以中级技能为培养目标的中等职业学校本专业或相关专业毕业证书。
--具备以下条件之一者，可申报高级：
1）取得本职业或相关职业中级职业能力等级评价证书（含职业资格证书、职业技能等级证书）后，累计从事本职业或相关职业工作3年（含）以上。
2）累计从事本职业或相关职业工作6年（含）以上。
3）具有高等职业学校、高级技工学校、技师学院本专业或相关专业毕业证书，并取得本职业或相关职业中级职业能力等级评价证书（含职业资格证书、职业技能等级证书）。
4）具有大专及以上本专业或相关专业毕业证书，并取得本职业或相关职业中级职业能力等级评价证书（含职业资格证书、职业技能等级证书）后，累计从事本职业或相关职业工作1年（含）以上。
四、所谓的大数据分析师到底是干什么的？
大数据分析师的主要职责是通过对海量数据的分析，为企业提供客观可靠的商业洞见和决策支持。
他们会通过收集和清洗数据、分析数据和发现价值信息，推动业务发展；还会使用数据挖掘和机器学习技术，研究影响业务的各种因素，帮助企业构建数据模型并预测业务结果。
五、成为合格的大数据人才，需要具备些什么技能？
大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：
信息挖掘能力
每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。
信息处理能力
无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。
计算机编码能力
作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。
团队协作能力
大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。
学习路线建议
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。
阶段四、 大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。
1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。
六、想考大数据分析师应该学什么？
学习大数据分析师需要学习的课程有：
1、数据采集和存储：学习数据采集、数据清洗和处理等技能。
2、数据分析和建模：学习SQL、Python等编程语言，以及常用的数据分析和建模工具，如Excel、Python和R等。
3、数据可视化：学习Python和R等编程语言，以及常用的数据可视化工具，如Matplotlib、Tableau和Plotly等。
4、数据挖掘和机器学习：学习机器学习、数据挖掘和深度学习等技能，以及常用的算法和模型，如决策树、聚类、神经网络等。
5、数据安全和隐私保护：学习数据加密、数据安全和隐私保护等技能，以及常用的安全工具和策略，如加密、访问控制和身份验证等。
除了学习课程外，还需要通过实践来巩固和提高自己的技能。可以通过参加在线课程、项目实践和实习等方式来提高自己的技能水平。
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