大数据需要考什么证?

1、专业人员分析认证-INFORMS

CAP认证是一个严格的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，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，网络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，找到最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。

基本证件：英语4、6级，计算机2级。

准备证件：证券从业资格证、银行从业资格证、保险资格证。

拔高证件：理财师、营销师。

1、营销师（职业等级）分别为：

营销员（国家职业资格五级）、高级营销员（国家职业资格四级）、助理营销师（国家职业资格三级）、营销师（国家职业资格二级）、高级营销师（国家职业资格一级）。

2、营销师（职业定义）:

从事市场调研、市场分析、营销策划、市场开拓、直接销售、客户管理等营销活动的人员。

3、就业方向:

市场营销专业是最好找工作的，因为无论哪个企业，他提供的产品或服务都是需要进行销售的，这些就是营销专业的工作了。第一，公务员，按照今年的公务员考试来看，市场营销的可以进统计局的调查专员，银行卖xyk，这个大概不会选。第二，工作，这类的工作大概有策划，销售，市场专员，咨询师及助理，产品经理，网络营销，渠道经理等等。

下面是比较热门的几个大数据岗位：

1、首席数据官（CDO）

首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。

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