数据抓取工程师考试

CPDA是有很大的含金量的，CPDA前景： 项目数据分析师”专业技术培训考核（简称CPDA）。CPDA是我国在新经济时期出现的新兴职业群体，它所涉及的专业知识虽然在国际上盛行，但在中国还是一个全新的学科。市场需求的根本转变，导致各行各业对项目数据分析专业人才需求的不断攀升。无论是政府部门的招商引资，证券的分析预测和投资管理；基金产品的设计和营销管理组合；还是银行体系的各项放贷业务；甚至于各大企业对投资项目审批、决策等，都需要有一套行之有效的评估体系，用大量精准的行业数据和使用各种价值评估模型来科学判断项目的可行性。可以说，中国的金融投资市场和各大企业对项目数据分析人才求贤若渴。据国家信息产业部有关数据显示，目前全球有超过20万名注册项目数据分析师，但在中国，仅仅3000余名。这个数字对于中国巨大的人才需求来讲，无疑是杯水车薪。预计在今后5年内，我国将急需至少60000名持有CPDA证书的专业数据分析的人才。供不应求的CPDA专业人才，被业界认为是十年内最有“钱景”的金领职业。自全国首家项目数据分析评估事务所于2005年通过国家工商局的正式批准并允许设立，至今国家各地工商局已批准成立十一家项目数据分析师事务所，对外开展项目融资、项目数据处理、投资项目策划、社会经济咨询、投资中介服务等业务。项目分析事务所的纷纷成立，标志着CPDA行业初具规模。 “项目分析”作为我国全新的咨询服务行业，正在以科学、严谨的态度和内涵打动中国的企业界。未来的中国项目数据分析市场，将以项目数据分析师专业协会和下级咨询机构(如事务所、各地管理机构)为平台，集中众多项目数据分析师个人智慧，面向全国企业拓展咨询业务；目前项目投资咨询市场在国内每年近百亿美元的市场分额，市场潜力巨大。

从事数据分析师的工作，建议是最好考CPDA的。数据分析师的工作是需要很强的专业知识的，考取CPDA的证书，更多的是可以在考试的过程中学到以后工作需要用到的知识，毕竟你是没有数据分析的基础，想直接的做数据分析师的工作，没有相关的经验是不行的，所以你首先要做的是学习。数据分析分析师以后的工作岗位主要分为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位。还有一类的是咨询顾问，主要面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务。以上的工作都是需要一定的数据分析的基础的，所以建议你还是的考一下CPDA的比较好。我朋友现在也是从事数据分析师的工作的，他也是有在中鹏考CPDA的证书的，考了一年这样吧，现在薪资待遇是不错的。

咱们一般所说的数据分析师考试是cda数据分析师分好几个档次，第一档是数据分析，第二档是建模分析师，第三档是可视化分析师，第四档是大数据分析师，所以不知道你要考的是否属于这些档内。个人感觉目前市场中数据分析师集中在前两个档位的比较多，第二档就够一般公司业务需求了，如果非要做到可视化和机器学习的地步，后面两个档才有用。根据你的现实情况来吧，如果有这个能力去考一个作为凭证，以后进入大公司是很有用的。

中鹏数据分析师以后的工作大多都是从事数据分析有关的工作。 以当前数据人才的市场来看，主要分为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。还有一类的是咨询顾问，主要面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务。

数据分析师是从事数据分析类工作的职业证书，考了数据分析师后，一般就是做数据分析的工作的。现在各行各业对数据分析师的需求是挺大的，在北京、上海、杭州、深圳、广州招聘数据分析相关岗位是比较多的，而且薪资待遇不错，在众多的行业中，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。我同事之前也是在他们这里考的，现在是在互联网做用户分析，发展的还是可以的。

他一共有四本书，这个是书的目录，你可以看一下不知道对你有没有帮助。数据分析基础l数据分析概述 Ø数据分析 Ø数据分析步骤 Ø数据分析方法与模型分类 Ø企业决策数据分析的特点和内容 l数据分析项目建议书 Ø数据分析项目建议书概述 Ø数据分析项目建议书的框架及内容 Ø数据分析项目建议书案例展示 l数据采集 Ø数据采集的内容与程序 Ø制定市场研究计划 Ø数据采集方式 Ø数据采集方法 l数据处理 Ø理解数据 Ø数据输入 Ø数据清理 Ø数据整理 Ø数据图表展现 l数据分析方法及模型 Ø对比分析 Ø分类分析 Ø相关分析 Ø综合分析量化经营l量化经营内容与方法论 Ø数据分析与企业经营 Ø数据分析在企业经营决策中的应用 Ø如何做决策 l量化营销 Ø营销决策模型理念演变 Ø营销战略决策模型 Ø价格决策 Ø促销决策 Ø广告决策 Ø渠道决策 Ø新产品开发决策 l量化生产 Ø企业生产管理包含哪些内容 Ø自制与外购决策 Ø生产计划与产品混合决策 Ø按生产成本选择分厂 Ø设备最优使用寿命决策 Ø物流外包决策 l量化采购 Ø采购管理决策包含哪些内容 Ø供应管理——供应定位模型 Ø库存管理 Ø物料需求计划（MRP） Ø采购优化常用分析工具及模型 Ø供应商选择——AHP法 Ø库存优化与决策 l量化全面预算 Ø预算的相关概念 Ø营销预算 Ø生产预算 Ø采购预算 l运营决策评估 Ø什么是决策评估 Ø对标法 Ø方案比较法量化投资l量化投资总论 Ø量化投资概述 Ø量化投资市场研究 Ø量化投资数据采集及数据处理 l投资预测技术 Ø定性分析技术 Ø定量分析技术 l投资数据编制与估算 Ø关于资金时间价值基本理论 Ø投资基准折现率的确定 Ø总投资构成及估算方式 Ø资金来源构成及还款估算 Ø总成本费用构成及估算方式 Ø收益构成及估算方式 Ø资金平衡表 Ø资产负债表 l现金流量估算 Ø投资项目现金流量表的基本概念 Ø现金流量表的编制 l投资数据分析 Ø经济效益指标分析 Ø投资项目的不确定性分析及风险决策 l资本限量决策 Ø投资项目比较 Ø投资组合决策 l公司价值评估 Ø公司价值评估概述 Ø公司贴现现金流评估模型 Ø经济增加值评估模型 Ø相对估价法满意请采纳。

大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。用大数据来了解大数据这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。北京、广东、上海大数据发展位居前三报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”产业落后是地方大数据发展的突出短板具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”人才短缺问题日益突出报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”发展大数据要谨防人才“眼高手低”大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。