大数据分析师证书不能自己报名。大数据分析师证书报名需要通过培训机构，报考大数据分析师学员需准备一下材料:1、本人2寸电子版照片，红蓝白均可。本人正反两面身份证。本人学历。2、准备好以上资料传给招生老师。同时缴纳相关报名费用即可。
大数据分析师报考需要在工业和信息化部教育与考试中心授权的机构报名。
大数据分析师简介：
大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。
初级数据分析师报考条件：
统计学、数学、经济、管理类或者相关专业大专以上学历；具有一年以上工作经验；具有良好的品行；身心健康；遵纪守法。通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。需准备一下材料：本人电子相片；本人正反两面；本人学历证；填写培训报名表1份；准备好以上资料传给报名单位相关大数据分析师招生老师；同时缴纳相关报名费用。
大数据分析师的作用：
大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。
数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。
数据分析证书报考流程如下：
1、找到正规的报考机构，咨询数据分析师证书的相关资料。
2、将大数据分析师报考资料表填写完成后提交给老师。
3、老师将考生的大数据分析师证书报考信息表提交至官网完成报考。
4、考生准备大数据分析师证书相关信息的备考。
5、考生完成线上考试，满分100分，60分即为及格。
6、考生等待证书的邮寄。
数据分析师技能要求：
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。
高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具，例如熟练使用SQL语言、有Python或R语言的基础等。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
中文专业的前期要多花点功夫了啊，我是数学专业的，大学做过建模，所有统计学的东西还有一些软件多少接触过一点。建议你自学的话，excel软件和spss先熟悉一下，找两本书看看，《谁说菜鸟不会数据分析》是入门的，可以看一看，先了解一下吧，数据分析的东西还是要多实践的。如果你现在工作跟数据分析没有什么关系的话，转业工作可能有点困难，这种情况建议去考个证书吧，虽然现在国内数据分析刚起步，还没有太有含金量的证书，不过你这种情况有肯定比没有好，我就去考了一个，考CPDA吧，还有一个CDA，我选考的CPDA，说是CDA国外有机构什么的，但是我找不到任何网站可以查到这个证书，问他们他们也不说，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部网站能查询证书信息的，所以对就业帮助可能会大一些，工作还是有参考作用的，不过指望靠班学到很多还是不可能，只是让你了解入门，手上多个敲门砖。数据分析属于技术类工种，要多实践，数据采集和挖掘是基础，这些工作门槛比数据分析岗相对低一些，好找，希望对你有帮助。
1、首先考数据分析师必须有大专以上学历，或从事统计工作的人员。2、其次通过考试中心授权的机构报名考试合格通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。3、最后合格完后就可以拿证了。
数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识（统计学、计量、时间序列、非参数等等）背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具（例如数据挖掘）能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。这一切的背后，需要一套完整的「科学」逻辑框架，让你了解自己手中的工具的本质，你才能从数据中正确地发现有效的信息，而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果，这样得到分析结果不仅无用，而且有害。知道了这些后，希望成长为数据分析师，就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是数据分析师，那就分别从数据和分析两方面入手。数据当然包含了数据收集、处理、可视化等内容，每个环节对于最后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已，更重要的是你要理解数据收集（是否存在采样偏差？如何纠正或者改进？）、处理（是否有漏洞或异常情况没有考虑？）背后的逻辑。你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么，才能正确地根据自己的目的作出选择。数据可视化更多的是一门艺术：如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。首先，你要充分理解这些信息究竟是什么，有什么特点，你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。另外一部分就是分析。当然就是各种分析模型，还是需要了解这些模型背后的逻辑，要放到整个项目的上下文中去看，而不是单纯地在模型中看。总而言之，理解数据以及其中的信息是非常重要的，这决定了你的分析和呈现的方法是否合适，决定了最后的结论是否可靠。现在可以回答题主的问题了：成长为一个数据分析师，要注意理解你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力，了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上，才能谈数据分析。
为适应大数据与人工智能行业发展的需求，我部邀请了统计部门、科研院所、金融、数据分析行业及市场研究行业的专家对BDA课程设置及考核目标进行了修订，并正式印发《BDA数据分析师课程标准（2018年版）》，并于2018年春季开始执行。现将相关事宜说明如下：一、基本原则坚持科学论证。广泛听取不同领域专家的意见，向权威机构、权威人士咨询，求真务实，严谨认真，确保课程内容科学，符合大数据分析工作的需要。坚持继承发展。继承已有经验和成功做法，有针对性地进行修订完善，确保课程调整的连续性，使课程体系充满活力。依据职业要求。课程标准符合数据分析的工作要求，突出了大数据分析的优势，强调了数据分析工作的必备技能，适用不同专业的人员学习。二、课程变化按照大数据分析工作的不同场景和技术要求，调整了初、中、高级考试课程，其中初级4门课程、中级5门课程、高级4门课程（详见附件）。强调了统计理论、计算机技术和行业案例应用三维一体的大数据分析人才培养理念。三、考试变化按照考试要求，初级考试题型定为单项选择题、多项选择题；中级考试题定为简答论述题、案例应用题；高级考试题定为行业案例分析题。取消了初、中、高级在线作业考核内容。加强了数据分析实践应用能力考核标准。四、考试课程过渡参加2017年11月考试的考生，还延续使用2016年考试大纲，完成后续考试工作。2017年11月之后报名的考生，依据《BDA数据分析师课程标准（2018年版）》学习备考。《BDA数据分析师课程标准（2018年版）》是数据分析师考试考核的基本依据，是考试招生重要导向，要把课程标准与大数据分析人才培训有机结合起来，统筹兼顾，形成合力，发挥好课程标准在企业人才培养和选拔中的引导作用，强化考试内容与数据分析岗位的关联性，保证教、考、就业一致性，提升数据分析师与人工智能领域从业人员综合能力。2018年1月8日附件：BDA数据分析师课程标准（2018年版）一、初级考试科目说明序号课程名称选用教材科目一初级数据分析方法 《统计学（第六版）》ISBN：9787300203096 本课程培养学生应用数据分析方法分析和解决问题的实际能力。内容包括数据分析的基本问题、数据的整理、数据的描述分析、数据的推断分析、数据的相关分析、数据的回归分析等内容。通过系统地掌握各种数据分析方法，理解其中所包含的统计思想及不同特点、应用条件及适用场合。 科目二Excel数据处理与分析 《Excel高级数据处理及分析》ISBN：9787121246692 本课程主要是从Excel数据分析角度讲解数据的输入与验证、编辑与格式化、公式和函数，数学和统计函数处理、日期与时间函数、文本函数、财务函数、查找与引用函数、工作表函数、数组公式的高级应用等对处理数据。数据的组织和管理、公式和函数的综合应用实例，数据透视表分析数据、导入和分析外部数据、数据可视化图表分析、宏与VBA程序入门、数据的保护与共享，Excel综合应用案例。 科目三大数据技术概论 《大数据技术概论》ISBN：9787302450511 本课程包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据等。 科目四R语言 《R语言实用教程》ISBN：9787302371175 本课程是R语言初级课程，内容包括R程序基础操作、数据集、数据管理、图形图表、常用函数、描述分析、相关分析、数据可视化等内容。 考试说明· 理论综合试卷：由科目一初级数据分析方法、科目二大数据技术概论、科目三Excel数据处理与分析、科目四R语言共4部分构成。· 题型题量：单项选择题（共60道），多项选择题（共20道），理论综合试卷各科合计题量共80道选择题。· 考试方式：笔试，150分钟，各科目分别达到60分及格。 · 上机综合试卷：由科目一初级数据分析方法、科目二大数据技术概论、科目三Excel数据处理与分析、科目四R语言共4部分构成。· 题型题量：综合案例应用题共5道题。考试方式：· 上机操作，150分钟，总分达到60分及格。 · 实践应用考核：按要求提交一份数据分析报告。· 考核方式：自主完成报告的撰写，在线提交，经专家指导和答辩60分及格。 二、中级考试科目说明序号课程名称选用教材科目一中级数据分析方法 《调查数据分析》ISBN：9787500577690 本课程主要内容有实验设计、参数检验、多元回归分析、主成份分析/因子分析、感知图、聚类分析、判别分析与分类树、时间序列分析、及其他常用的数据挖掘方法和思想。 科目二数据挖掘 《数据挖掘导论（完整版）》ISBN: 9787115241009 本课程主要内容包括数据、分类、关联分析、聚类和异常检测五个方面。通过基本概念、代表性算法引出高级概念和算法。由浅入深理解数据挖掘。 科目三大数据技术原理与应用 《大数据技术原理与应用（第2版）》ISBN:9787115443304 本课程以分布式数据存储的概念、原理和技术为主，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化等。 科目四Python数据分析 《利用Python进行数据分析》ISBN: 9787111436737 本课程强调Python的数据处理与分析的能力学习，主要内容包括：Python的基础知识和基本概念，以及一些高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器等。 科目五SQL数据库应用与实践 《SQL初学者指南（第2版）》ISBN：9787115448651 本课程主要以数据库的查询、统计、归并等数据操作内容为主，重点放在Sql语法的各种操作，以常见的关系Sql数据库为主。 考试说明· 理论综合试卷：由科目一中级数据分析方法、科目二数据挖掘、科目三大数据技术原理与应用，科目四Python数据分析、科目五SQL数据库应用与实践共5门课程构成。· 题型题量：简答题（5道），论述题（5道）案例题（5道），理论综合试卷各科合计题量为15道。· 考试方式：笔试，150分钟，各科目分别达到60分及格。 · 上机综合试卷：由科目一中级数据分析方法、科目二数据挖掘、科目三大数据技术原理与应用，科目四Python数据分析、科目五SQL数据库应用与实践共5门课程构成。· 题型题量：案例应用题共5道题。· 考试方式：上机操作，150分钟，总分达到60分及格。 · 实践应用考核：按要求提交一份数据分析报告。· 考核方式：自主完成报告的撰写，并在线提交，经专家指导和答辩60分及格。 三、高级
很多人都觉得，自己是文科类出身，或者对数理专业不熟悉，会很难上手数据分析。其实不是这样子的，学习数据分析，不同于程序员，它不会专门要求我们一定要掌握编程，只是理解熟悉就可以。个人的逻辑思维能力、个人兴趣所在，以及自身的决心毅力，这些才是构成一个人学成与否的关键和最重要因素。小编觉得最重要的一点就是，我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下：（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R（4）有获取外部数据的能力，如爬虫（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
为适应大数据与人工智能行业发展的需求，我部邀请了统计部门、科研院所、金融、数据分析行业及市场研究行业的专家对BDA课程设置及考核目标进行了修订，并正式印发《BDA数据分析师课程标准（2018年版）》，并于2018年春季开始执行。现将相关事宜说明如下：一、基本原则坚持科学论证。广泛听取不同领域专家的意见，向权威机构、权威人士咨询，求真务实，严谨认真，确保课程内容科学，符合大数据分析工作的需要。坚持继承发展。继承已有经验和成功做法，有针对性地进行修订完善，确保课程调整的连续性，使课程体系充满活力。依据职业要求。课程标准符合数据分析的工作要求，突出了大数据分析的优势，强调了数据分析工作的必备技能，适用不同专业的人员学习。二、课程变化按照大数据分析工作的不同场景和技术要求，调整了初、中、高级考试课程，其中初级4门课程、中级5门课程、高级4门课程（详见附件）。强调了统计理论、计算机技术和行业案例应用三维一体的大数据分析人才培养理念。三、考试变化按照考试要求，初级考试题型定为单项选择题、多项选择题；中级考试题定为简答论述题、案例应用题；高级考试题定为行业案例分析题。取消了初、中、高级在线作业考核内容。加强了数据分析实践应用能力考核标准。四、考试课程过渡参加2017年11月考试的考生，还延续使用2016年考试大纲，完成后续考试工作。2017年11月之后报名的考生，依据《BDA数据分析师课程标准（2018年版）》学习备考。《BDA数据分析师课程标准（2018年版）》是数据分析师考试考核的基本依据，是考试招生重要导向，要把课程标准与大数据分析人才培训有机结合起来，统筹兼顾，形成合力，发挥好课程标准在企业人才培养和选拔中的引导作用，强化考试内容与数据分析岗位的关联性，保证教、考、就业一致性，提升数据分析师与人工智能领域从业人员综合能力。2018年1月8日附件：BDA数据分析师课程标准（2018年版）一、初级考试科目说明序号课程名称选用教材科目一初级数据分析方法 《统计学（第六版）》ISBN：9787300203096 本课程培养学生应用数据分析方法分析和解决问题的实际能力。内容包括数据分析的基本问题、数据的整理、数据的描述分析、数据的推断分析、数据的相关分析、数据的回归分析等内容。通过系统地掌握各种数据分析方法，理解其中所包含的统计思想及不同特点、应用条件及适用场合。 科目二Excel数据处理与分析 《Excel高级数据处理及分析》ISBN：9787121246692 本课程主要是从Excel数据分析角度讲解数据的输入与验证、编辑与格式化、公式和函数，数学和统计函数处理、日期与时间函数、文本函数、财务函数、查找与引用函数、工作表函数、数组公式的高级应用等对处理数据。数据的组织和管理、公式和函数的综合应用实例，数据透视表分析数据、导入和分析外部数据、数据可视化图表分析、宏与VBA程序入门、数据的保护与共享，Excel综合应用案例。 科目三大数据技术概论 《大数据技术概论》ISBN：9787302450511 本课程包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据等。 科目四R语言 《R语言实用教程》ISBN：9787302371175 本课程是R语言初级课程，内容包括R程序基础操作、数据集、数据管理、图形图表、常用函数、描述分析、相关分析、数据可视化等内容。 考试说明· 理论综合试卷：由科目一初级数据分析方法、科目二大数据技术概论、科目三Excel数据处理与分析、科目四R语言共4部分构成。· 题型题量：单项选择题（共60道），多项选择题（共20道），理论综合试卷各科合计题量共80道选择题。· 考试方式：笔试，150分钟，各科目分别达到60分及格。 · 上机综合试卷：由科目一初级数据分析方法、科目二大数据技术概论、科目三Excel数据处理与分析、科目四R语言共4部分构成。· 题型题量：综合案例应用题共5道题。考试方式：· 上机操作，150分钟，总分达到60分及格。 · 实践应用考核：按要求提交一份数据分析报告。· 考核方式：自主完成报告的撰写，在线提交，经专家指导和答辩60分及格。 二、中级考试科目说明序号课程名称选用教材科目一中级数据分析方法 《调查数据分析》ISBN：9787500577690 本课程主要内容有实验设计、参数检验、多元回归分析、主成份分析/因子分析、感知图、聚类分析、判别分析与分类树、时间序列分析、及其他常用的数据挖掘方法和思想。 科目二数据挖掘 《数据挖掘导论（完整版）》ISBN: 9787115241009 本课程主要内容包括数据、分类、关联分析、聚类和异常检测五个方面。通过基本概念、代表性算法引出高级概念和算法。由浅入深理解数据挖掘。 科目三大数据技术原理与应用 《大数据技术原理与应用（第2版）》ISBN:9787115443304 本课程以分布式数据存储的概念、原理和技术为主，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化等。 科目四Python数据分析 《利用Python进行数据分析》ISBN: 9787111436737 本课程强调Python的数据处理与分析的能力学习，主要内容包括：Python的基础知识和基本概念，以及一些高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器等。 科目五SQL数据库应用与实践 《SQL初学者指南（第2版）》ISBN：9787115448651 本课程主要以数据库的查询、统计、归并等数据操作内容为主，重点放在Sql语法的各种操作，以常见的关系Sql数据库为主。 考试说明· 理论综合试卷：由科目一中级数据分析方法、科目二数据挖掘、科目三大数据技术原理与应用，科目四Python数据分析、科目五SQL数据库应用与实践共5门课程构成。· 题型题量：简答题（5道），论述题（5道）案例题（5道），理论综合试卷各科合计题量为15道。· 考试方式：笔试，150分钟，各科目分别达到60分及格。 · 上机综合试卷：由科目一中级数据分析方法、科目二数据挖掘、科目三大数据技术原理与应用，科目四Python数据分析、科目五SQL数据库应用与实践共5门课程构成。· 题型题量：案例应用题共5道题。· 考试方式：上机操作，150分钟，总分达到60分及格。 · 实践应用考核：按要求提交一份数据分析报告。· 考核方式：自主完成报告的撰写，并在线提交，经专家指导和答辩60分及格。 三、高级
1、首先考数据分析师必须有大专以上学历，或从事统计工作的人员。2、其次通过考试中心授权的机构报名考试合格通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。3、最后合格完后就可以拿证了。
大数据时代的到来，意味着数据增长的速度急速攀升。一方面，互联网+的经济模式使得传统行业也迸发出了巨大的数据体量。另一方面，传统互联网企业如今也做的风生水起，产业链不断完善，譬如BAT巨擘，每天产生的数据量非常惊人。
在这样的背景下，数据分析师开始应运而生，并蓬勃发展，而数据分析师也成为当下炙手可热的职位。那究竟应该如何成为一名数据分析师呢。在我看来，数据分析师需要从统计学，分析技能以及业务常识三个方面进行入手学习，这里重点说一下后两者。
首先来说分析技能。
Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，透视表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。
Excel常用于基本的数据描述，并且可以处理的样本量非常有限。而在大数据时代，为了解决海量数据的查询，SQL就应运而生了。SQL基本可以分为增删改查四大模块，其中具体的语法又有where，select等。
除了Excel以及SQL之外，数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础，可以学习SPSS。而如果有编程，建议学习Python以及R。
说完分析技能，我们再来说一下业务知识。
业务知识并不是简单就能学会的，本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而，好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书：《增长黑客》以及《精益数据分析》。
如果有问题，欢迎评论，一同探讨。
大数据分析证书考试是可以自己报名的。报名流程为：进入考试系统(exam.cda.cn)——在线注册——提交资料——报考科目和地点——完成缴费——等待审核通过——报名成功。
大数据分析师证书不能自己报名。大数据分析师证书报名需要通过培训机构，报考大数据分析师学员需准备一下材料:1、本人2寸电子版照片，红蓝白均可。本人正反两面身份证。本人学历。2、准备好以上资料传给招生老师。同时缴纳相关报名费用即可。
大数据分析师报考需要在工业和信息化部教育与考试中心授权的机构报名。
大数据分析师简介：
大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。
初级数据分析师报考条件：
统计学、数学、经济、管理类或者相关专业大专以上学历；具有一年以上工作经验；具有良好的品行；身心健康；遵纪守法。通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。需准备一下材料：本人电子相片；本人正反两面；本人学历证；填写培训报名表1份；准备好以上资料传给报名单位相关大数据分析师招生老师；同时缴纳相关报名费用。
大数据分析师的作用：
大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。
数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。
自学，被考分析师那肯定就需要分析师的材料呀，直接在网上寻找就可以了，因为网上这方面的资料很多的，我觉得要自考的话肯定要多买一些材料才行。
数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据 做出行业研究、评估和预测的专业人员。希望可以帮到你哦
较简单的数据分析员可以自学，但是深层次高的数据分析师就比较难了。建议是在机构里进行系统的培训上课，学的东西比较全面。而且现在的数据分析师，不单单是做一些简单的KPI，很多大公司已经开始做BI，数学建模，分析客户购买的关联性、给客户分级别、计算客户的生命周期等等。官网上显示是有这个课程的，具体的你可以向他们咨询。
如果只想单独考证,根据官网公布考试大纲有针对性复习,复习一段时间了做下模拟试题,自己学习肯定要付出更多精力和时间.例如2级建模方向,官网推荐几本书籍,参考如下:1.《数据挖掘导论》，蓝色的中文翻译版，书很厚，但是里面的内容挺有用的，大纲解析里没讲明白的地方大多都能在里面找到答案；2.《机器学习》（西瓜书），阅读难度比《数据挖掘导论》高了一个等级，我是挑着看的；3.《利用Python进行数据分析》，里面主要教你pandas、numpy等一些基础操作，如果已经会用的则可以略过；4.《Python机器学习基础教程》，教你怎么用sklearn，你也可以看《机器学习实战》，不过后者我没看过，听说是用python2.7写的；