sas证书含金量

『壹』 做数据分析行业考什么证书比较有含金量

获得数据分析师认证证书，取得行业敲门金砖，并进而成功拿到心仪企业的Offer，是不少求职者的梦想。市场中的证书较多，有些是含金量高的，而有些是价值低的，大家一定要选择到好的认证。在这里给大家比较下目前市场中的数据分析类证书。
一般认证机构是两种类型，一种是国家部门认证，一种是行业性质认证。
l 国家部门认证
目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技，一般前沿技术会先实践于企业之中，而相关部门的了解会有滞后性，所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中，在这个行业成熟之前，国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部、教育部、人社部，这几个部门发的证书更多是一个技能的证明，因为在他们管理的上千个认证中，根本无法做到专业，这些证书可能会在国有企事业单位中有一定的参考作用，但并不具有评职称作用，在大数据行业内也无人问津。
l 行业性质认证
1. SAS认证
SAS全球专业认证是由SAS公司颁发的、国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国DT环境和应用的日渐进步，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，会让您在数据挖掘、数据分析领域积累丰富经验奠定良好的基础。但是SAS面临的问题在于，越来越多的竞争性开源软件进入市场，如R语言，PYTHON，Spark等等，由于SAS昂贵的费用，导致自身软件的使用率下降，市场占有率低，在中国一般是大型银行有用到SAS，而其他单位的使用逐年减少。因此SAS证书对于大多数的数据分析人士来讲，如果你是倾向于找国有大型银行的工作，可以考虑；如果你是希望去北美发展，也可以考虑；但如果没有这种机会，最好还是考个其他的认证。by the way， Oracle的认证也类似，不过Oracle的认证没有SAS的好使
2. Coursera
Coursera是免费大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。旨在同世界顶尖大学合作，在线提供免费的网络公开课程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大学、密歇根大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学等美国名校。
Coursera证书是每门课程的结业证书，代表修过这门课程并具备相关技能，在美国来讲一些学校是认可的，对申报留学也许有一些作用，但是在国内来讲也更多是一个技能参考作用。by the way， edx也类似
3. CDA数据分析师认证
CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。CDA认证目前已被德勤（Deloitte）、苏宁、中国电信、重庆统计局等企业单位纳入到了内部员工的考核之中，并且来自网络、阿里、京东、惠普、中国银行、IBM、联想、移动、华为、尼尔森宝马、奔驰及政府部门等企业单位的员工有考取CDA认证，并获得了不错的薪资和职位。由于CDA数据分析师专注于数据分析和大数据领域，每年投入大量的资金和人力用于研发，目前CDA认证算是国内最具认可度、含金量最高的证书。
4. BDA认证
BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善，知识体系还不够强，不推荐大家考取。
其他的一些机构认证大多是自己公司的培训证书，就更没有参考价值了。
以上推荐的相关资源，希望能帮助大家快速进步，学习到必备技术，获取到认证证书，为自己的数据分析职业道路做好扎实的铺垫！

『贰』 数据分析方面有什么证书可以考吗

在数据分析领域，可供选择的证书并不多。其中，CDA数据分析师证书是一个不错的选择，它是由经管之家（原人大经济论坛）组织颁发的。CDA证书因其专业性和实用性，受到广泛认可。

除了CDA证书，还有来自SAS和IBM公司的统计软件相关证书，这些证书同样具备较高的含金量。SAS和IBM作为行业内的领先企业，其证书具有较强的实战性和实用性，能够帮助数据分析师更好地掌握相关工具和技能。

不过，需要注意的是，这些考试的难度相对较大。以CDA网站公布的通过率为例，CDA一级考试通过率为70%，而CDA二级考试通过率则仅为30%，这表明考生需要具备一定的理论基础和实践经验，才能顺利通过。

通过这些考试，不仅能够提升自己的专业技能，还能增强在求职市场上的竞争力。数据分析师的证书不仅反映了个人的专业知识水平，也是个人能力的有力证明。

总的来说，CDA数据分析师证书和SAS、IBM公司的统计软件相关证书都是值得考取的。尽管考试难度较大，但通过这些考试，能够为自己的职业发展增添一份重要的砝码。

『叁』 数据分析可以考的证书

数据分析可以考的证书有SAS程序员专业证书、IBM数据科学专业证书、专业机器学习工程师BETA等。

3、专业机器学习工程师BETA。

这个证书的颁发机构是Google，它也是目前适合机器学习工程师，挑战难度最大（换句话说，含金量最大）的一个证书。由于对于主攻模型的数据科学家来说，需要具备部署和工程方面的知识，因此，考取这个证书就能从侧面论证，是否具备了足够这方面的专业知识。

『肆』 这么多的ESG证书，我到底该考哪一个

全乎最全「国内外 ESG 证书选择攻略」！本文整理总结了目前国内外ESG证书的含金量及证书用途分析，以供参考。

一、国外 ESG 证书介绍

1. CFA的ESG投资证书：虽然CFA官网显示大陆考生无法参考，但通过特殊途径，中国大陆考生在北京地区已有人考取，成为大陆地区考取第一人。CFA协会的ESG证书难度相对较低，语言关需要通过，考试包含1本书，500多页内容，总共有9章。考试难度不大，通过率较高，考试费用相对CFA证书较低。考试结果为电子版证书，考试过程低碳环保。备考资源丰富，有高频单词中文解析汇总和知识框架图供参考。

2. EFFAS的CESGA证书：该证书由欧洲金融分析师联合会主办，侧重投资领域，考试费用较高（包含培训课程和报名费），考试时间每年四次。考试包括150分钟，20道选择题和1道案例题（含9个论述问题）。备考时间建议为100小时左右。适合对投资领域有深入研究的考生。

3. GARP的SCR证书：该证书由GARP协会组织，侧重气候风险，考试费用根据申请时间有所不同。考试时间一年两次，每次3小时，80道选择题。适合对风险管理领域有深入研究，特别是对气候风险有关注的考生。

4. SASB的FSA证书：SASB的FSA证书主要针对会计准则，但与会计专业无关。适合对ESG非财务信息披露有深入理解的考生。考试分为两个级别，考试费用相对较高，但备考资源丰富，包含教材，适合对ESG非财务披露有兴趣的考生。

二、国内 ESG 证书介绍

1. 注册ESG分析师：该证书由全国工商联人才交流服务中心和中国科技金融促进会联合推出，分为初级、中级、高级三个级别，侧重ESG入门、核心知识架构和业务应用的考核。备考难度较低，适合对ESG知识有初步了解的考生。

2. CPBA商业分析师（ESG方向）：属于商业分析师下的一个方向，侧重商业分析。适合有商业背景，希望学习ESG知识的考生。考试科目只有一个，一年六次，备考难度相对较低。

3. CGFC注册绿色金融分析师：该证书主要针对绿色金融领域，适合在绿色信贷等绿色金融领域工作或有兴趣的考生。考试形式包括单项选择题、多项选择题和论述题，每年三次考试。

4. ESG管理师：由北京国家会计学院和特许公认会计师公会联合发证，适合会计圈的考生。备考包括线下4天+线上16课时的培训，考试形式为综合案例分析题。

在众多ESG证书中，选择适合自己的证书至关重要。根据个人背景、兴趣和职业规划，考虑证书的含金量、适用范围、考试难度、备考资源和费用等因素，做出明智选择。对于备考效率的提高，参与公开课、加入备考交流群，并获取相应的备考资料将起到关键作用。希望每位对ESG知识有追求的考生都能找到适合自己的学习路径。

『伍』 数据分析师有哪些含金量较高的证书

1、SAS程序员专业证书(SAS Programmer ProfessionalCertificate)

SAS的全称是数据分析系统。很多时候，数据科学家在做机器学习时，会感觉自己对很多数据细节了解不够透彻，这时候，你就需要学习SAS，它能细化你对数据结论的了解。学会使用SAS技术，你可以通过Q-Q图、直方图和残差图等，来进行正态分布检验，也可以进行方差分析和多元方差分析等。

2、IBM 数据科学专业证书(IBM Data Science ProfessionalCertificate )

如果你已经是数据分析从业者了，那么，你一定对这份同样由Coursera发放的证书并不陌生。一旦你考取了这份证书，就能证明在你对数据科学建立了整体、系统性的认知。这一点在很多企业，尤其是互联网企业，是非常看重的点。

3、专业机器学习工程师BETA(Professional Machine Learning EngineerBETA)

这个证书的颁发机构是Google，它也是目前适合机器学习工程师，挑战难度最大(换句话说，含金量最大)的一个证书。由于对于主攻模型的数据科学家来说，我们需要具备部署和工程方面的知识，因此，考取这个证书就能从侧面论证，你是否具备了足够这方面的专业知识。

4、Tableau证书

最后说一个具有争议性，但值得考取的证书——Tableau认证。这个证书主要是针对经常需要做数据可视化的从业者提出的。我们都知道，Tableau是一个用来描述指标和数据的可视化工具，它在商业技术领域用途更广泛。

关于数据分析师有哪些含金量较高的证书，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『陆』 SAS，STATA，SPSS三大统计软件未来含金量怎样

国外都是统一用SAS和stata，SPSS在专业的人看来简直就是傻瓜软件（无贬义，在简单分析的时候确实更加快捷了）。个人觉得，SAS和SPSS的关系就像PS和美图秀秀==。在医药、生物统计这方面只承认SAS。stata确实简单易学，特别容易上手。看你要在什么类型的企业里面使用了。如果在国外或外企，还是用SAS。在国内大型企业里用stata或者r都可以，SPSS作图还可以。

下面甩个综合介绍：
SPSS
一般用法。SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
数据管理。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标签等等）。它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS 11版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量，记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。
统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS11.5版还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查数据分析（SPSS12版增加了完成部分过程的模块）。
绘图功能。SPSS绘图的交互界面非常简单，一旦你绘出图形，你可以根据需要通过点击来修改。这种图形质量极佳，还能粘贴到其他文件中（Word 文档或Powerpoint等）。SPSS也有用于绘图的编程语句，但是无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句难，但比SAS语句简单（功能稍逊）。
总结。SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

Stata
一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。
数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。
统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多变量分析）。Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变量方差分析，判别分析等）。
绘图功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不同的是它没有图形编辑器。在三种软件中，它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。
总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。

SAS
一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。
数据管理。在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。然而，SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。
统计分析。SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。
绘图功能。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS那样简单。
总结。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

总体评价
每个软件都有其独到之处，也难免有其软肋所在。总的来说，SAS，Stata和SPSS是能够用于多种统计分析的一组工具。通过Stat/Transfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文件的转换。因此，可以根据你所处理问题的性质来选择不同的软件。举例来说，如果你想通过混合模型来进行分析，你可以选择SAS；进行logistic回归则选择Stata；若是要进行方差分析，最佳的选择当然是SPSS。假如你经常从事统计分析，强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据处理。

『柒』 谁知道SAS认证考试是否真的含金量颇高

难考倒不难，很多人都是自学一个月就去考的。含金量还是不低的。统计学专业的话，还是很有必要考的。考试是机考的。你什么时候准备好，就在网上找家考试中心报名安排下时间久可以了。在网上找些考试试题练习下就是了。