数据分析的职业既有利可图又需求量大。该行业预计到 2030 年将达到 3462.4 亿美元或更多，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受到高度重视。要在该领域获得一席之地，获得认证可能是明智之举，并使您成为合格的候选人。
数据分析：概述
获得数据分析认证可以在该领域带来大量工作机会，因为企业需要专业人员帮助他们将原始数据转化为有价值的见解。数据分析包含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将其可视化。数据分析师认证展示了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寻求职业的人来说是必不可少的。
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制定。技术的进步，尤其是关系数据库，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益？
拥有数据分析师认证表明您致力于提升您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，并增加您获得就业的机会。根据 2020/21 年劳工统计局的报告，与没有证书的人相比，拥有证书的人通常可以获得更高的周薪中位数并且失业率更低。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
检查可供数据分析师使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 数据分析专家
Google Data Analytics Professional 证书课程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，例如使用电子表格、SQL 和 R 编程进行清理、可视化和分析。
2. IBM 数据分析师专家
IBM Data Analyst Professional 证书是一个在线的、自定进度的课程，面向希望在没有经验的情况下进入数据分析领域的个人。该计划包括 8 门课程，大约需要 11 个月才能完成，涵盖的主题包括 Python、SQL、Excel 和 IBM Cognos 分析。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. 微软认证：Power BI Data Analyst Associate
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate 证书证明了专业人员对 Power BI 的掌握，Power BI 是一种用于在业务分析和智能中可视化数据的 强大工具。该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 Certified Data Analytics 认证表明持有者在使用 Amazon Web Services (AWS) 开发和管理数据分析解决方案方面的专业知识。该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该认证中受益匪浅。
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。在注册之前，个人应具备 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，它证明了个人在使用 SAS 进行与业务相关的建模和编程任务方面的熟练程度。
6. CompTIA 数据分析增强版
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，并为处于职业生涯早期的个人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？
成为一名经过认证的数据分析师需要技术和人际交往能力的结合。
以下是此角色所需的基本技能的完整列表：
创造性和分析性思维： 拥有好奇和创造性的思维方式，能够使用统计方法和分析视角解决问题。
数据可视化： 精通清晰易懂地呈现数据，了解正确使用可视化图表以及如何为观众缩放图表。
数据仓库： 熟悉连接各种来源的数据库，构建数据仓库，以及使用查询来提取和操作数据。
**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： 深厚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一个额外优势。
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，并向潜在团队传达调查结果。
最后的话
数据分析认证可以显着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。如果你打算在数据科学领域建立职业生涯，那么获得认证是必要的。有了众多可用选项，您就有机会提高您的适销性。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职位发布中寻找数据分析认证，一些公司指定了他们的首选认证。为确保与您想要的领域（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。
