很多人认为进入一个行业就要持有行业证书，证明自己有能力有资格进入这个行业。数据分析行业呢？还需要数据分析师的证书，这样才能发自内心的问灵魂“数据分析师需要验证吗？”
以下是回答这个问题的三种方法:
第一，需求是最好的向导。
当我们在各大招聘网站上搜索数据分析相关的职位时，可以看到普遍的要求是使用大数据分析工具解决业务问题，以及我们需要的数据分析相关的技能，以及逻辑思维、表达能力等。被侃侃各大企业谈过，好像都没有数据分析师证。
然后告诉我证书有用吗？
二、数据分析师这个证书为什么会存在？
证书是营销的重点之一，可以衡量一个人的学习价值。随着技能的提高，证书是一个人拥有相关技能的证明，但并不是所有的证书都叫“证书”。
我可以很认真的告诉你，目前数据分析行业还没有含金量很高的官方证书，基本都是以行业协会或者企业的形式颁发，所以你觉得含金量高吗？但是一些大厂的证书在求职的时候会有加分，比如阿里。
第三，含金量
证书的含金量到底是什么意思？
市场上有太多被吹嘘和夸大的证书。我看了太多的证书，花了眼，失去了理智...一个证书的含金量在于它给你的就业、薪资或者生活带来的改变。
如果一个证书可以用来证明数据分析的实力，为什么同样是数据分析师？他月薪6000，却能拿到3万？你有没有想过区别？
很明显，在数据分析行业，数据分析师的证书是无效的！
我见过很多数据分析师，几乎都是无证上岗，但是证书真的没有用吗？不是这样的。说实话，有点...
不管是什么证书，每个职业的相关技能认证其实都是锦上添花。毕竟技术活要看你的实际操作水平。
职场有句老话:证书是给别人的，领导看能力。当然，前提是你进入，有渠道接触到你的领导。
给你一个数据。你对自己做的东西不自信。为什么？
数据分析重在思考，场景，缺乏商业场景，不可能讲一个完美的故事。每个企业的数据分析师做的事情都不一样，企业之间的差异就更不用说了。数据分析师不仅仅是企业里玩数据的机器。
现实中，面对没有自己思考的问题，只会成为数据的奴隶，会被行业淘汰。很多知识和理解要靠自己提高，要有主动思考的能力。
首先，对于还在校园的学生来说，必须在学校锻炼自己的思维模式，其次才是技术和工具的操作。这时候还有时间打好基础，所以他们一定要选好方向，提前迈出步伐。
学历和证书对于企业来说是静态数据。除非公司岗位要求严格，否则没办法。比如有的公司有明确的招聘顺序:9851，硕士。那你应该坐在正确的位置。如果不合适，就不要侮辱自己。投票是没有用的。企业招聘应届毕业生除了静态数据还看重什么？
解决问题的思路，这就要求我们加强自己的读写能力，不仅要会读还要会写。最好用脑图整理，和身边的同学讨论，一起完成一件事，这样你的想法会有很大的提升；分享，互联网如此发达，学会分享自己对其他项目数据分析解读的理解，是一种高效的学习；有针对性的参加一些线下活动，和前辈交流互动，做数据分析的一般都愿意分享。毕竟他们也是想和别人接触一下自己的认识，这样双方都能提高。
以上三点之后，你还需要一份好的简历，多参加比赛，多自己写文章或报告，这些都可以在简历中体现出来，因为这可以算是一些项目经验，证明你对数据分析特别感兴趣，做过很多数据分析相关的思考，你的主动性比一般人强。
其实这些都远高于证书的通过率。企业喜欢主动周到，这样企业才会下大力气培养你，让自己觉得值得培养。
从就业的角度来说，其实证书基本没什么用。要看你的就业经历和数据有没有关系。与数据相关的有三点:
商业分析、思考、解决问题和技术技能
如果没有自己的定位，就去招聘网站搜索数据分析师相关职位，了解企业需求，根据自己的需求慢慢拓展知识点。系统的学习，不要这里学点那里学点。真的没用，重要的是对自己有一个清晰的定位。学习后要结合所学做研究数据分析项目，慢慢积累经验改变现状。毕竟数据分析是工具。你要深入思考做什么，怎么做，给谁吃。多看行业报告和数据产品，你会逐渐有新的认识和想法。
数据分析不仅仅是各种工具，还有超级多的算法。更重要的是，它是关于分析什么场景来使数据驱动更好。这是大数据时代值得深入思考的问题。
我不反对考证书，但是你要知道什么对自己有用，什么对自己重要。
