[贵州省]贵州大数据职称考试，贵州大数据工程师

大数据需要考什么证?

1、专业人员分析认证-INFORMS

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CAP认证是一个严格贵州大数据职称考试的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解贵州大数据职称考试，从构建业务和分析问题到获取数据贵州大数据职称考试， *** ，模型构建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考试(这个考试可以在100多个国家的700多个计算机的测试中心进行)和遵守CAP的道德规范。

2、数据科学专业成就认证-Columbia University

这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院和哥伦比亚大学艺术与科学研究生院联合提供的。该计划包括四个课程：数据科学算法(CS/IEOR)，概率与统计(STATS)，机器学习数据科学(CS)和探索性数据分析和可视化(STATS)。

3、工程方面分析和优化(CPEE)证书–INSOFE

这个密集的18周课程，其中包括10个课程(讲座和实验室)为学习者分析的各个方面，包括使用大数据使用Hadoop。它专注于R和Hadoop技能，以及统计建模，数据分析，机器学习，文本挖掘和优化技能。学习者将在一个真实世界的顶点项目中实施一系列的测试评估。

4、挖掘大规模数据集研究生证书-Stanford University

为软件工程师，统计学家，预测建模师，市场研究人员，分析专业人员，以及数据挖掘者设计，此认证需要四个课程，并演示掌握高效和强大的技术和算法，从大型数据集，如Web，社交， *** 图和大型文档存储库等。这个证书通常需要一到两年的时间才能获得。

5、分析证书：优化大数据-University of Delaware

主要面向商业，营销和运营经理，数据分析师和专业人士，金融业专业人士和小企业主本科课程。该计划汇集了统计，分析，书面和口头沟通技巧。它向学习者介绍了分析大数据集所需的工具，涵盖了将数据导入分析软件包，探索性图形和数据分析，构建分析模型，找到更佳模型以解释变量之间的相关性等主题。

6、EMC数据科学家助理(EMCDSA))-EMC

EMCDSA认证表明个人作为数据科学团队成员参与和贡献大数据项目的能力。它的内容：部署数据分析生命周期，将业务挑战重构为分析挑战，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。

大数据工程师证怎么报考

大数据工程师在职业技能鉴定中心报名考试即可。

满足报考条件就可以报考，主要的报考条件有：计算机、软件工程、电子信息相关专业本科及以上学历；熟悉数据中心的日常运维管理流程，熟练使用数据中心运维管理工具；熟悉云计算大数据环境搭建及运维工作等。

初级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满1年；

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满半年；

3、计算机相关专业大专及以上应届毕业生。

中级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满2年；

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满1年；

3、持有初级大数据工程师专业技术等级证书满1年。

高级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满3年；

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满2年；

3、持有中级大数据专业技术等级证书满1年。

不管是大数据工程师证书，数据分析师证书，每个职业的相关技能认证，其实都是一种锦上添花的作用，毕竟技术类的工作都是要看你的实际操作水平的。企业都喜欢主动的、善于思考的人才，这样才能更好地成长起来，解决工作当中的实际问题。

大数据工程师证书考试要学哪些内容?

一、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。

二、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的更佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

必须掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/ *** torm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

如何考大数据分析师

大数据分析师报考要求如下：

1、初级数据分析师：

（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；

（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。

2、中级数据分析师：

（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；

（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；

（3）通过中级实践应用能力考核。

3、高级数据分析师：

（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；

（2）获得中级数据分析师证书。

（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；

（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。

扩展资料

技能要求

1、懂业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，更好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

参考资料来源：百度百科-数据分析师

大数据分析师考试科目

理论考试+实操考试。理论考试内容包括数据分析基本原理、概念及简单计算，题型分为填空、判断、单选题、多选题，此考试为上机考试。实操考试为实际案例分析，一共三科。

Level Ⅰ：业务数据分析师。专指 *** 、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过 Level Ⅰ认证半年以上。专指 *** 、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘贵州大数据职称考试的人员。

Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过LevelⅠ认证半年以上。专指 *** 、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据贵州大数据职称考试的人员。《投资数据分析实务》、《市场调研与预测》是项目数据分析专业考生必修必考教材。 《经济学原理》、《统计学原理》、《财务管理》是本课程贵州大数据职称考试的先修课程。考试内容涉及项目前期市场研究、项目相关数据采集、数据处理、数据预测、投资数据编制与估算、现金流量估算、投资数据分析、资本 *** 决策、不确定性分析、公司价值评估等。

大数据管理与应用专业可以评审哪些职称

大数据管理与应用专业可以评审的职称如下：

数据产业人才职称分为大数据技术员、大数据助理工程师、大数据工程师、大数据高级工程；

技术职务分为员级、助理级、中级、高级专业技术任职资格。