最佳数据分析认证：综合指南（2023 年）

数据分析职业既有利可图又需求旺盛。到 2030 年，该行业预计将达到 3462.4 亿美元或更多，各公司正在利用数据分析来提高利润和竞争力。

因此，精通数据分析的专业人士备受推崇。要获得该领域的职位，获得认证是一个明智之举，可以让您成为一名合格的候选人。

数据分析：概述

获得数据分析认证可以带来该领域的大量工作机会，因为企业需要专业人士帮助他们将原始数据转化为有价值的见解。数据分析涵盖了一系列检查数据的方法，将其从各种形式（例如结构化、非结构化或半结构化）转换为可操作的信息，并使用图形和图表等工具对其进行可视化。 数据分析师认证 表明了您在清理和解释数据方面的专业知识，对于那些在这个不断发展的行业中寻求职业发展的人来说，这是必不可少的。

谁是数据分析师？

数据分析师通过收集、管理和解释大量数据在科技行业中发挥着至关重要的作用。他们的主要目标是从数据中获得有意义的见解以支持决策。技术的进步，特别是关系数据库，使数据分析师能够使用 SQL 高效地访问和分析数据。

获得数据分析师认证或证书是否有用？

拥有数据分析师认证表明您致力于提升自己在行业中的专业知识。它可以提高您的简历对招聘经理的吸引力，并增加您获得工作的机会。根据 2020/21 年劳工统计局的报告，获得认证的个人的周薪中位数通常高于没有认证的个人，失业率也低于没有认证的个人。信誉良好的数据分析师认证可以带来更高的收入机会和工作稳定性。

最佳数据分析认证和证书

检查数据分析师可用的不同认证和证书，从众多可用选项中选择符合您职业抱负的认证和证书。

1. Google Data Analytics Professional

Google Data Analytics Professional 证书计划是一个为期六个月的在线课程，提供数据分析的完整概述。Google Data Analytics Professional 认证计划专为没有经验的个人设计，涵盖数据分析中的关键主题，例如清理、可视化和使用电子表格、SQL 和 R 编程进行分析。

2. IBM Data Analyst Professional

IBM Data Analyst Professional 证书是一个在线自定进度的课程，旨在面向希望进入数据分析领域而没有经验的个人。该计划由 8 门课程组成，大约需要 11 个月才能完成，涵盖 Python、SQL、Excel 和 IBM Cognos 分析等主题。学习者将获得这些技术的实践知识，并具备从事入门级数据分析师职位的能力。

3. Microsoft 认证：Power BI 数据分析师助理

Microsoft 认证：Power BI 数据分析师助理证书证明专业人士掌握了 Power BI，这是一种强大的工具，用于 在业务分析和智能中可视化数据。此认证专为了解数据流程和存储库并希望展示其高级分析技能及其为企业提供的价值的经验丰富的个人而设计。

4. AWS 认证数据分析

AWS 认证数据分析认证证明了持有者在使用 Amazon Web Services (AWS) 开发和管理数据分析解决方案方面的专业知识。此认证非常适合在云实施和使用 AWS 数据湖进行数据分析方面拥有五年经验的专业人士。拥有这些技能和经验的早期职业人士可以从获得此认证中受益匪浅。

5. SAS 统计业务分析师专业

SAS 统计业务分析师专业证书专为希望提高预测和统计建模能力的数据分析师而设计。在报名之前，个人应该具备 SAS 编程的先验知识。在线课程大约需要 3 个月才能完成，完成后，它将证明个人使用 SAS 进行业务相关建模和编程任务的熟练程度。

6. CompTIA Data Analytics Plus

CompTIA Data+ 是世界上最受欢迎和最受推崇的认证之一。CompTIA Data+ 认证验证了持有者的数据挖掘、操作、可视化和报告知识。该认证面向具有 1.5 至 2 年工作经验的专业人士，并为早期职业人士提供在行业中脱颖而出的机会。

获得数据分析师认证的必要技能是什么？

成为一名认证数据分析师需要兼具技术和人际交往能力。

以下是担任该职位所需的基本技能的综合列表：

**创造性和分析性思维：**具有好奇心和创造性思维，能够使用统计方法和分析视角解决问题。

**数据可视化：**能够清晰易懂地呈现数据，了解要使用的正确可视化图表以及如何为观众缩放它们。

**数据仓库：**熟悉连接来自各种来源的数据库、构建数据仓库以及使用查询来提取和处理数据。

**数据清理：**能够从数据集中识别和删除损坏的数据并执行数据分析。

**数学和统计学：**具有扎实的数学和统计学背景，能够根据历史信息做出准确的预测和决策。

**SQL 数据库：**了解关系数据库，并能够熟练使用 SQL 从表中提取信息。

**数据库查询语言：**精通 SQL 及其变体，例如 PSQL 和 PL/SQL。

**Microsoft Excel：**熟练使用电子表格程序并了解高级建模技术。

**机器学习：**了解机器学习是探索性分析的额外优势。

**编程语言：**熟练使用 R 或 Python 等编程语言进行数据收集、清理、统计分析和可视化。

**沟通技巧：**出色的沟通技巧，可以有效地向利益相关者传达见解并向潜在团队推销发现。

最后的话

数据分析认证可以大大增加您在科技行业找到工作的机会，向潜在雇主展示您的专业知识。如果您的目标是在数据科学领域建立职业生涯，那么获得认证是必要的。通过众多可用选项，您有机会提高您的市场竞争力。最终，选择适合您的预算和职业目标的认证。

雇主经常在数据分析师的招聘信息中寻找数据分析认证，一些公司会指定他们喜欢的认证。为了确保与你期望的领域（例如医疗保健或营销分析）相匹配，请仔细检查职位描述并列出所需的认证。请记住，仅有认证是不够的，雇主还会考虑相关工作经验、教育和技术能力等因素。