1、分三个等级： Level1（业务分析师）；Level2（建模分析师/大数据分析师）；Level3（数据科学家）。证书：CDA数据分析师中英文认证证书。认证范围：国内 考试费用：Level1：1200Level2：1700Level3：2000 合法期限：三年一年检，进行一次继续教育。报考时间：每年12月。
2、数据分析师的三个等级的意思是：CDA Level I ：业务数据分析师 就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
3、CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。
4、数据分析师的级别有以下几种：CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。
5、“CDA数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。
6、Level II 等级证书分为数据挖掘和大数据方向，为数据分析领域的中级岗位，与之匹配的岗位为数据挖掘工程师、大数据分析师。此类岗位需要业务数据分析经验的支撑，比对 Level II 工作经验 3-8 年持证人和招聘市场上 3-8 年经验要求的上述岗位薪资。
总的来说，大数据专业的学习难度还是比较大的，需要有较强的自学能力和持之以恒的学习态度。但是，相对于其他技术领域来说，大数据技术发展较快，学习起来也比较有乐趣。
大数据专业难度较大，建议本科毕业后再学，主要课程内容包括以下模块：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
大数据的学习有一定的难度，但是只要认真努力去学了也没有那么难，需要有坚强的学习毅力。数据产业的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的数据建设专业队伍。目前数据相关人才的欠缺严重阻碍数据市场发展。
大数据难不难学？从客观的意义上来说，是有一定难度的，尤其是零基础学员，啥也不懂的情况下学习难度是相对比较大的，而且还要看各种因素，大数据的知识体系是比较复杂的，综合性也比较强，所以学习起来如果没有规划好学习路线，是很容易学乱的。
大数据专业学起来难么 从上述课程可以看出，大数据专业需要涵盖计算机科学、统计学、数据分析等多个领域的知识。因此，学起来并不容易，需要学生具备较强的数学、计算机和逻辑思维能力。
确实很难学，计算机作为最近几年的热门专业不仅报考分数要求较高，而且学习难度也相较于其他专业较难。
1、大数据包含的技术有：云计算技术、数据挖掘技术、数据集成技术、分布式处理技术、数据实时分析技术等。云计算技术 云计算是大数据技术的重要支撑。云计算可以将数据存储、处理和分析任务分布到大量的分布式计算机上，以此达到数据处理的超大规模性和快速性。
2、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
3、大数据分析技术有以下内容：数据挖掘技术 数据挖掘是大数据分析中最关键的技术之一，它通过数据分析工具和算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的模式、规律和趋势。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
4、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。
5、数据收集和存储技术：这包括数据挖掘、数据清洗、数据预处理和数据仓库等技术，它们的作用是收集、整理和存储海量数据，确保数据为后续分析做好准备。 分布式计算技术：由于大数据的处理量巨大，分布式计算技术成为必要选择。
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