大数据分析师证书的考试难度低于中等，考生需要学习的内容不多，相关专业课程每天拿出一两个小时，基本上一周就能看完，而且大数据分析师证书有配套的考试题目，考生可以在学习完课程后通过刷题来提高做题的速度和准确性。而且大数据分析师证书通过率比较高，基本稳定在95%以上，考生好好复习即可。
数据分析师需要掌握的技术能力
当然，作为一名数据分析师，你仍然需要具备必要的技能，比如掌握SQL、数据库原理、Excel/报表/BI工具技能。此外，数据仓库、数据架构、ETL等上下游技术领域也需要了解甚至使用，例如:
(1) SQL是最灵活的操作数据语言，任何数据库都会提供SQL支持，它在业务和数据之间架起一座桥梁，简单易学，性价比高，也是数据分析人员必须学习的语言。
(2) EXCEL提供了最灵活、最轻量级的数据处理和表示能力。掌握EXCEL是任何数据分析师的基本技能。透视图、图表、公式和计算都是非常方便的工具。
(3)商业智能在很大程度上是利用一些可视化技术对指标进行比较的艺术，帮助分析人员更快、更直观地发现和定位问题。毕竟，人类的大脑对图表和图像更为敏感。
(4)数据挖掘技术，如聚类、分类、预测等。随着机器学习和人工智能工具使用门槛的降低，数据分析师应该至少掌握一种挖掘方法。了解如何建立模型，特别是在金融、运营商、互联网、零售等数据成熟度高的行业。
数据分析师市场需求大吗?
在学校学习数据分析方法和技能很容易，然而，一个合格的数据分析师不仅要了解数据，还要了解业务。因此，如果没有十年或八年的训练，很难成为一名优秀的分析师。一个资深优秀的数据分析师的能力，是能够从大量的数据中发现问题，分析问题，为企业的经营目标提供有价值的决策解决方案，可以节省大量的成本，或者增加更多的收益，充分体现“管理效率”的强大优势。
信息时代的数据积累比培养一个好的分析师要快得多，造成了市场供不应求的局面。根据美国劳工部的预测，从2020年到2030年，对数据分析师的需求将以每年25%的速度增长。随着人工智能等新技术的兴起，新时代的数据分析师要求更高，可能需要更多的磨合期。
数据分析师的职业前景如何?
面向业务的数据分析师有两条路径。
一种是专门从事商业，并成为商业分析师、战略分析师或管理职位。
从业务类型发展的优势在于具备业务网络洞察能力，这是无法直接做数据挖掘的。
另一个是提高你的技术能力，成为一名算法专家或数据科学家。
从市场发展来看，国内数据分析仍处于上升阶段，国内职位空缺至少有1000万，人才需求相当大，应用非常广泛。
随着数字化的进程，无论是互联网企业还是传统企业，都在或主动或被动地进行数字化转型。在这个过程和转型之后，需要专业的数据分析人才来支持，否则转型就没有意义。
