CDGA:应聘数仓岗，选择企业级别 or 算法团队？

本文主要是介绍CDGA:应聘数仓岗，选择企业级别 or 算法团队？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

随着信息化、网络化、数字化成为社会发展的大趋势，信息化浪潮冲击着人类社会的各个领域。
衍生出了许多数据相关的岗位，如数据挖掘工程师、大数据开发工程师、数据安全研发工程师、数据产品经理、大数据分析师、大数据系统研发工程师、数据仓库工程师等。
其中数据仓库工程师是一个深受数据管理人士欢迎的岗位。

数据仓库工程师岗位选择

企业级别公司 or 算法团队?
小编特意为大家搜集了数据仓库工程师的各方面信息，下面为大家一一分享一下，希望对正在做数据行业或者准备踏入数据行业的您有所帮助。

数据仓库工程师岗位职责

·数据仓库工程师需要负责大数据专业服务项目设计与交付（数据治理、数据建模、数据分析挖掘等）；·负责数据仓库的设计与研发；·负责对实际业务进行合理的抽象和模型设计；·负责设计和开发高质量底层数据体系；
·负责根据业务和产品分析做数据产品化沉淀，提高运营效率，减少研发成本。

数据仓库工程师岗位要求

·数据仓库工程师大部分招聘要求计算机相关专业本科以上学历；·至少3年以上大数据相关经验，一般经验年限越长，工资越高；·熟悉常用的数据结构、算法以及数据建模理论；·具有大数据平台建设经验，了解数据仓库实施方法论、了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景；·具备较强的编码能力，掌握 JAVA、Scala、Python 开发语言之一，熟练使用 SQL 进行数据访问；·如果能熟悉Hadoop、HIVE、HBase、Strom、Kafka、 Flume、Spark等开源框架，公司招聘会优先考虑；
·具备业务理解和抽象能力，能够承担项目中系统分析设计及数据建模，可解决复杂的商业问题、技术方向把控。

企业级别的公司

根据各大招聘网站资料显示，就工资待遇来看，数据仓库工程师选择去到企业级别的数据公司，工作经验年限越长，具有较强的综合能力，工资待遇会越好。
3-5年经验的月薪基本在8.5K~15K ；
5-10年经验的月薪基本在28K左右；
10年以上经验的是35K左右；
特别是大厂，月薪基本在25K以上，最高可以去到80K。
大厂岗位较偏运营和分析方向，岗位工作也相对更稳定。

算法团队

如果想学习接触到多项领域的话，可以选择算法团队类数据公司，薪资水平也是差异不大，偏算法技术方向，团队涉及多个项目，可以接触到多个数据处理流程。

大家可以根据个人需求选择不同类型的公司，不管怎么选择，自身专业知识与技能必不可少，拥有数据领域唯一的专业证书——DAMA数据管理认证（CDGA/CDGP）就是最好的能力与专业知识证明。

为了便于国内广大数据从业者学习相关认证，DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”) DAMA数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对DAMA国际数据管理专业人员认证( CDMP )的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。
重构后认证考试分为数据治理工程师( CDGA )和数据治理专家( CDGP )，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。
证书有效期为三年，获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。

报考要求

CDGA:专科及以上学历获得者，致力于从事大数据相关行业。CDGP:(*先获得CDGA证书，才可以报考CDGP)
·博士学位获得者；
·硕士学位获得后，从事IT相关工作 1 年以上者；
·本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者；
·专科毕业后，从事IT相关工作5年以上者。

考试时间

每年3、6、9、12月各安排一次考试。

DAMA认证收益

为企业加分
数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。国资委、工信部银保监会等都有明确的要求。
团队数字化水平的普遍提高
通过DAMA认证，团队可以获得系统性的知识体系培训，形成共同语言，从而提升数据团队的合作精神。
提升个人知识
实时获取先进理论知识和市场动态；丰富真实案例助力理论快速应用。93%的认证人士都同意通过认证提升了知识和自信。
个人能力的证明
DAMA认证作为国际认证，行业认可。63%的认证人士6个月内获得提升。工资涨幅最大的达到120%。职务提升最大的有两级。
乙方竞标优势
多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方，有DAMA认证人员可以获得额外最多10分。
拓展商业人脉
通过认证，增加个人竞争资本。DAMA拥有完整的进阶机制，从CDGA到CDGP，再到专项认证和CCDO。

课程模块

数据管理基础
数据治理
数据结构
数据建模和设计
数据存储和操作
数据安全
数据集成和互操作
参考数据和主数据管理
数据仓库和商务智能
文件和内容管理
元数据管理
数据质量管理
数据伦理

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