如果你对数据分析行业感兴趣，或者你已经是数据分析行业的初学者，你认为在数据分析领域最好的入门或加薪方式是什么？我估计很多朋友会想到参加技术培训，或者考取相应的证书之类的。
的确，这两个都是好办法。今天主要想和大家分享的数据分析师需要考试还是考证？数据分析领域哪些证书含金量比较高？
1、SAS程序员专业证书（SAS Programmer ProfessionalCertificate）
SAS代表数据分析系统。很多时候，数据科学家在做机器学习的时候，觉得自己对很多数据细节了解的不够透彻。这时候你就需要学习SAS，它可以提炼你对数据结论的理解。学会使用SAS技术，可以用Q-Q图，直方图，残差图来检验正态分布，也可以做方差分析，多元方差分析。
对于数据分析从业者来说，如果你能拿到Coursera颁发的《SAS程序员专业证书》，一方面可以体现你的技术水平达到了哪个水平，另一方面也可以帮助你获得升职加薪。
据相关数据显示，获得该证书后，21%的人开始了新的职业生涯，50%的人获得了加薪或升职。可见这是一份值得数据分析从业者奋斗的证书。
2、IBM 数据科学专业证书（IBM Data Science ProfessionalCertificate ）
如果说《SAS程序员专业证书》主要是与数据科学的某些具体方面有关，那么下面的《IBM 数据科学专业证书》则是对数据科学整体进程的一个总体概述。因为，这个证书主要涵盖了数据科学的这九个方面：
什么是数据科学？
数据科学方法(计算能力、部署等。)
数据科学中的数据库和SQL(结构化查询语言等。)
数据科学工具(Jupyter Notebook，RStudio IDE等。)
数据科学和AI中的Python(类型、变量、类、模块等。)
使用Python进行数据分析(Pandas，Numpy，Scipy等。)
使用Python进行机器学习(分类、聚类等)。)
使用Python进行数据可视化(Matplotlib，Seaborn等)。)
应用数据科学的顶点课程(RESTfulAPI call，Folium等。)
如果你已经是一名数据分析从业者，那么，你一定对这个同样由Coursera颁发的证书并不陌生。一旦你取得了这个证书，就可以证明你对数据科学建立了一个整体的、系统的认知。这一点是很多企业，尤其是互联网企业非常看重的。
此外，该证书的注册页面已被浏览超过100万次。想必这个证书在数据分析行业的含金量不用我多说。
3、专业机器学习工程师BETA（Professional Machine Learning EngineerBETA）
给大家讲讲人工智能领域数据分析从业者最有价值的证书3354 《专业机器学习工程师BETA》。
这个证书是Google颁发的，也是机器学习工程师最难(换句话说，最有价值)的证书。对于专注于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。所以你拿到这个证书，可以从侧面论证你在这个领域是否有足够的专业知识。因为，要拿到这个证书，你需要学习：
数据准备和处理
公式化机器学习问题。
开发一个机器学习模型
自动化和协调机器学习工作流
构建机器学习解决方案
监控、优化和维护机器学习解决方案。
更何况这个证书的获取非常复杂，需要数据分析从业者对这些方面有非常深刻的理解：
把业务问题变成机器学习应用案例，来公式化机器学习问题。
构建具有最佳软件开发生命周期(SDLC)的机器学习解决方案
使用设计的机器学习工作流来准备和处理数据。
机器学习模型开发的产品化
采用持续集成/持续部署(CI/CD)测试和部署来自动化和协调机器学习工作流。
通过绩效调整和再培训识别，监控、优化和维护机器学习解决方案。
当然，如果你有幸拿到这个证书的认证，那么，在世界500强企业里，估计所有需要数据分析的岗位都会带你去上班。就问你兴奋吗？
4、Tableau证书
说最后一个有争议但有价值的证书，——Tableau认证。该证书主要针对经常需要做数据可视化的从业者。众所周知，Tableau是一种用来描述指标和数据的可视化工具，在商业技术领域应用较为广泛。例如，它：
您可以制作一个可视化的表示模型来提取数据
可用于探索性数据分析。
可以用来做变化和趋势分析。
它还可以用于为数据科学模型指标等创建出色的可视化。
对于数据分析师或者其他数据分析从业者来说，如果要展示我们的发现，最好的方法就是用简单实用的工具做分析。而Tableau就是这样的存在。它可以帮助数据分析从业者，描述模型数据和指标，让利益相关者随时随地看到业务问题，并找到解决方案。
所以我推荐有兴趣的数据分析师去考这个证。因为这个证书，重视Tableau的基础知识，可以让你把可视化的基本功练得足够扎实。
想快速入门数据分析或者升职加薪，不如考数据分析师或者考证。拿到一个别人没有的证书。因为证明一个人能力的最好方法就是用数据说话。
当然，不得不说，拥有这些证书不仅能帮助你在数据科学职业生涯中更上一层楼，更能让你在面试中脱颖而出。
建模师考证难吗
有人问，“金融零基础，数学不太好。英语专业可以考CFA证书吗？”
CFA考试到底有多难？什么专业比较适合考CFA证书？这是很多大学生问过的问题。
CFA考试到底有多难？
此前，CFA协会做过一个数据调查，受访考生中，61%的人认为考试难度在自己的预期之内；32%的CFA考生认为考试比预期难；还有7%的考生认为CFA考试不是很难。
对于考试难度，CFA协会也给出了官方信息：
“需要多长时间？对于每个考试级别，计划大约六个月的准备时间成功地依次完成三个考试并积累48个月的认可工作经验成功的候选人平均需要四年时间来完成该计划。”
建议每一级的正式准备需要6个月左右的时间。因为不同基础的考生备考时间不一样，所以官方统计平均需要4年才能通过三级考试。
最快的情况是12月份报考CFA一级考试，然后报考6月份的考试，再报考CFA三级考试，这样最快两年半就能通过三级考试。
对于三级考试的难度，有网友表示：
CFA一级考试相对简单。如果你是经济或金融背景的学生，或者是财务管理专业的学生，只看Schweser Note就可以通过考试(看个人情况)。如果是非专业学生，最好报名参加相关培训课程。
CFA二级考试也不是很难。从课本上看，通过Schweser Note应该可以抓住重点，通过阅读Ross的公司金融经典教材和Hull的《期权期货及其他衍生品》，提高自己的金融知识储备。那你要多做题。
CFA三级考试对于专业来说相对比较难。不要只考选择题。在这种情况下，最好有这方面的经验。如果没有经验，也没关系。你需要在书中寻找必要的知识。你不仅需要开始阅读新的金融热点，还需要经常阅读金融论文和实际案例。
什么专业比较适合考CFA证书？
由于CFA考试是全英语，英语专业其实是有优势的。另外，以下几类专业CFA考试也有一些优势~
如英语、商务英语、旅游英语、英语教育、应用英语、翻译等专业。
CFA考试并不难考核英语。可以成功阅读基础英语四级，需要对专业金融词汇有一定的积累和掌握。
CFA考试全是英语，会考一些高频金融词汇。如果你是英语专业的，入门会比较容易，有天然的优势。当别人还在学英语的时候，你已经开始学习金融知识了。
同时，良好的英语水平会大大提高你的答题效率和通过概率。而且在获得CFA证书后的就业竞争中，英语水平优秀的你会更受青睐。
如会计、经济学、统计学、金融学等。
很多做会计审计的人都想去券商和金融。如果想进入券商、金融行业，考取CFA证书无疑是非常有优势的。CFA考试侧重于金融、证券、投资等行业。
CFA证书是金融投资行业含金量很高的资格认证。被业界称为“华尔街的入场券”。CFA证书凭借全面的知识体系，备受广大财务会计专业学生的追捧。CFA持证人大多就职于摩根大通、汇丰、高盛等知名投行。
CFA考试的内容是金融知识。如果你是会计金融专业的，自然会有很大的优势！
工商管理=管理学、数学、经济学、金融学、人力资源营销。工商管理涵盖的知识面很广，和CFA考试非常契合。
另外，根据以往的毕业生来看，学工商管理的主要从事会计、金融、证券行业，可谓是天作之合。
如法学、民商法、经济法、行政法、国际法等。
当今社会竞争越来越激烈，复合型人才在求职过程中占据有利地位。如果你以后有意进入金融行业，考取CFA证书绝对是一个绝佳的敲门砖。CFA二级已经基本涵盖了当前金融领域所需的相关专业知识和实务理论。
既懂法律又懂金融的复合型人才会受到投行和大型券商的青睐。
那么，法律专业为什么对CFA证书有利呢？别忘了CFA考试是讲道德的。对于法学专业的学生来说，考伦理学科目更容易明辨是非。同时在经济学科目上，对一些制度和政策有了更好的理解。
另外，金融行业是一个风险和机遇处处并存的地方。法律专业的学生对风险的敏感度更高，这是很多HR非常重视的一点。
如数学、物理、应用数学、计算机等专业。
CFA要求数学不超过3门，主要考概率统计知识，涉及概率计算，不涉及微积分等高级知识。
CFA考试需要写下很多公式和模型，比如权益、固定收益、经济学、计量科目，也是计算题的聚集地。对于一个理工科的学生来说，数学通常是强项，也是拿分的一大优势。
另外，在财务分析师的工作中，经常会涉及到各种量化估值和分析任务，这里的理工科学生很受HR青睐。
总之，不管你的专业是什么，只要你想考CFA证书，并且愿意为此努力，你就会有所收获。
对于非金融专业考生来说，考CFA证书确实需要勇气，但跨专业绝对不是拒绝考CFA证书的最终障碍。
很多事情，只要你迈出了第一步，你会发现以后并不难，考取CFA证书的过程也是如此。