# 写在前面
对于刚接触IT行业的朋友而言，我们印象中的测试和开发是相互独立的两个岗位，但随着社会的不断进步，IT行业的不断发展，又出现了一个岗位，而且它正在逐渐崛起，那就是测试开发。那你可能会问，测试开发究竟是一个什么样的岗位呢？就业情况和薪资待遇如何呢？
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一、需求是最好的引导
当我们在各大招聘网站搜索数据分析相关职位的时候，可以看到一般要求是运用大数据分析工具解决业务问题，以及所需要具备的数据分析相关的技能以及各大企业侃侃而谈的逻辑思维、表达能力等等，似乎都没有要有数据分析师证书这项要求。那你告诉我证书有用吗？
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二、为什么会有数据分析师证书？
证书算是营销的关键点之一，可以衡量自身学习价值，随着技能的提升，证书是自己有相关技能的证明，但并不是所有证书都叫“证书”。
可以很认真的告诉你数据分析行业官方含金量高的证书目前没有，基本上都是以行业协会或者企业形式颁发的，所以含金量你觉得高吗？但是一些大厂的证书在求职的时候会有加分，比如阿里。
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三、含金量
一个证书的含金量到底指的是什么？
市面上被吹嘘夸大的证书太多了，看的多了，花了眼了，乱了心了……一个证书的含金量在于对你的就业、薪资或者说生活带来的变化。
如果说，数据分析可以用一个证书来证明实力的话，为什么同样是数据分析师，他月薪6千，而他可以拿到3万，有没有想过差异在哪里？
显然数据分析行业，数据分析师证书不灵！
看到过很多的数据分析师，几乎全部分析师都是无证作业的，但是证书真的是一点用都没有吗？那倒也不是，说实话有一点点点吧……
不管是什么证书，每个职业的相关技能认证，其实都是一种锦上添花的作用，毕竟技术类的工作都是要看你的实际操作水平的。
职场有一句老话：证书是给别人看的，领导看的是能力，当然前提是你进入，有机会接触你的领导。
给你一份数据，你做出来的东西自己都不自信，为什么？
数据分析讲究的是思维、场景，缺乏商业场景，故事不可能讲完美，每一个企业中的数据分析师做的事情都千差万别，更别说企业与企业之间的数据分析师的差异了，数据分析师在企业不单单只是一个玩弄数据的机器。
在现实中面临问题没有自己的思维，只会沦为数据的奴隶，会被行业淘汰。许多知识和认识的提升要靠自己，要有主动思考能力。
先从对于还在校园的学生来讲，一定要在学校锻炼自己的思维方式，其次是技术还有工具的操作，那时候还有时间去打好基础，所以一定要选择好方向，提前迈出脚步。
学历、证书对企业来讲都是静态的数据，除非公司职位硬性要求，那没办法，比如有些公司招聘明令：985\211，硕士，那就自己对号入座，不合适就不要自取欺辱了，投了也没用，那除了静态数据，企业招聘应届生还看重什么？
● 解决问题的思路，这需要我们加强自己的阅读和写作能力，不光看而且要能写，最好用脑图梳理和身边同学去讨论，一起完成一些事情，这样你的思路会大幅度提升；
● 分享，互联网这么发达，要学会分享自己对数据分析的认识和对其他项目的解读，这本身就是一种高效率的学习；
● 有针对性的去参加一些线下的活动，把自己的迷茫和前辈们去交流互动，做数据分析的人，一般还是很愿意分享的，毕竟他们也想把自己的理解和别人去碰一下，双方提升。
经过以上三点，你还需要一份好的简历，多去参加一些竞赛，多自己写一些文章或者报告，可以体现在简历中，因为这也算是一些项目经历了，证明自己对数据分析特别感兴趣，而且做了很多数据分析相关的思考，主动性比一般人要强。
其实这些比证书的通过率高很多，企业都喜欢主动的、善于思考的，这样企业才会花大力气去好好培养你，也让企业觉得值得去培养。
再从就业的角度去看，其实证书基本没用，看的就是你的从业经历是否和数据相关，和数据相关有三点：
● 业务能力（做过什么行业，你的见解有哪些，细节掌握如何）
● 分析思维能力（遇见问题时，你分析的角度和判断是什么？框架够不够清晰）
● 解决问题能力（数据的结果，有没有针对性的解决方案）技术能力（算法掌握、工具了解是否多元化，够不够专业）
如果没有自己的定位，就在招聘网站搜索数据分析师相关岗位，了解企业的需求，对照自己的需要慢慢去扩充知识点，要系统化的去学习，不要这边学一点，那边学一点，这样真的没用，对自己的清晰定位很重要。
学习之后，要结合所学做在研数据分析项目，慢慢去积累经验，改变现状。数据分析毕竟是工具，做什么菜，如何做，给谁吃这要自己去深思，多看一些行业报告，多看一些数据产品，你慢慢就有了新的认识和想法。
数据分析学的不仅仅是各类工具，也不仅仅是超级多算法，更重要的是什么场景做什么分析，让数据更好去发挥驱动，这才是大数据时代值得大家去深思的问题。
我不反对考证书，但是你要清楚什么是对自己有用的、重要的。
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