大数据分析师是指在不同行业中，专门从事相关数据的收集、整理、分析，并依据数据通过科学算法模型进行行业研究、评估和预测等工作的专项人才。应用行业涉及互联网信息技术企业、科研院校、金融行业、制造业、物流、生物医疗、农业等大数据相关行业。

常见工作内容为：1、通过搭建数据指标体系分析企业现状。2、通过检测数据波动变化等随机变量，得到临时性分析指标变化内原的原因。3、通过产生专项事件或周期行的进行专题分析。4、通过符合模型关系和行业属性的大数据参数进行预测及分析。

概述

为贯彻落实国务院《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）和《国家职业教育改革实施方案》（国发〔2019〕4号）文件精神，“加强专业人才培养。创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识跨界复合型人才。鼓励高等院校、职业院校和企业合作，加强职业技能人才实践培养。”广州市再芮信息科技有限公司依托着自有的丰富数据源、全栈大数据产品、大数据国家课题和行业顶尖专家等优质资源，结合大数据产业发展的新技术、新工艺、新规范、新要求，对接国际先进标准完善该项目，推出本认证。

工信部大数据分析师等级认证考试项目，适用于大数据产业从业人员和预就业人员，在大数据采集、大数据技术、大数据安全、大数据应用等领域。

据不完全统计，目前我国大数据在岗从业人才仅90万人，大数据行业人才需求旺盛，缺口巨大！比如：大数据产业蓬勃发展细分市场规模进一步增大；大数据应用场景不断深化发展；大数据思维正在为企业管理、商业经济、社会治理、政府服务等各个方面提供决策；大数据产业链生态正在形成；普通教育、职业教育院校井喷式申请开设大数据相关专业，吸引专业领域企业和专家共同完善专业建设的需求更加迫切；大数据人才缺口巨大，企业急需具备大数据相应能力的专业人才，增强企业竞争力。

受众人群

一、政策层面：落实国家政策在人才培养方面的要求；体现教育行政主管部门对大数据相关专业建设的要求。

二、行业层面：面对院校教育人才培养周期长的问题，加快社会人才短期培训，解决行业人才紧缺的局面，加速行业人才储备；利于规范行业人才培养体系建设工作。

三、企业局面（中高管）：解决企业选人用人中存在的“表里不一、高分低能”的问题；降低企业自培训成本和风险。

四、院校层面： 符合教育主管部门规定； 获得专业建设有效资源； 有效开展校企合作协同育人； 赋能教师在大数据相关专业教学能力； 开展社会培训，提升院校综合服务能力。

五、学生层面：夯实学生该领域内可持续发展基础，更好的规划职业生涯； 拓宽就业领域，提升就业创业竞争力。

课程及内容

大数据分析师【初级】

课程一、数据分析师先导篇

课程二、初级Excel数据处理与分析实战(分析师)

课程三、初级Excel-vba入门及实践(分析师)

课程四、初级 My SQL运用及自动化操作（分析师）

课程五、初级My SQL项目实战（分析师）

课程六、初级 Power BI数据分析快速上手（分析师）

课程七、初级 Power BI高级案例分析（分析师）

课程八、初级 Tableau数据可视化应用实战（分析师）

大数据分析师【中级】

课程九、中级 Tableau 高级分析与项目实战（分析师）

课程十、中级 Excel综合案例（分析师）

课程十一、中级 Python 语言基础（分析师）

课程十二、中级 Python 数据采集（分析师）

课程十三、中级 Python 数据分析库-Numpy（分析师）

课程十四、中级 Python科学计算库Scip（分析师）

大数据分析师【高级】

课程十五、高级 Python可视化数据分析之MatplotLib（分析师）

课程十六、高级 数据分析可视化高级篇（分析师）

课程十七、高级 Python实战豆瓣电影分析 （分析师）

课程十八、高级 人工智能：基于Tensorflow的新闻阅读与个性化搜索（分析师）

课程十九、高级 数理统计基础（分析师）

具体课程安排视情况而定

课程优势具备了培训实施经验；编制了认证项目管理制度文件；编制了相关课程的培训与考试大纲；组织编写了系列内部教材；组织建立了试题库；通过合作渠道开展了考点、培训点授权工作。

证书可在工信部教育考试中心查询。以下是证书查询步骤

第一步：百度搜索“工信部教育考试中心”，点击进入

第二步：点击左上角证书查询，进入查询界面

第三步：点击“工业和信息化技术技能人才数据库查询”

第四步：考试类型选择“工业信息化人才培养工程”，根据证书类型选择专项技术证书或职业技术证书，并输入身份证号和证书编号点击查询（注意，目前工信部证书查询实行单证双码查询，身份证号证书编号缺一不可）

第五步：反馈查询结果