选择专业时，可以考虑自己的兴趣和未来的职业规划。同时，数据分析是一个实践性很强的领域，因此，积极参与实习、项目和竞赛等活动，将有助于提高实际工作能力。此外，许多在线课程和资源也可以帮助非相关专业的学生掌握数据分析技能。
在数据分析领域，雇主通常看重的技能和证书包括：
1. **编程能力**：掌握Python、R、SQL等数据分析相关的编程语言是基础。Python和R广泛应用于数据科学和统计分析，而SQL是与数据库交互的重要技能。
2. **数据处理与分析**：包括数据清洗、数据转换、ETL（提取、转换、加载）流程等，这些技能有助于提高数据的准确性和一致性。
3. **大数据技术**：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架和技术，对于处理大规模数据集至关重要。
4. **数据可视化**：能够使用Tableau、Power BI等工具将数据转化为直观的图表和报告，以便更好地理解和沟通分析结果。
5. **业务理解能力**：理解业务需求，将数据分析结果转化为可操作的商业决策。
6. **统计学知识**：掌握统计学原理和方法，能够进行数据建模和推断。
7. **机器学习**：了解基本的机器学习算法和模型，能够应用在数据分析中。
在证书方面，以下是一些受雇主欢迎的数据分析证书：
1. **CDA（Certified Data Analyst）**：CDA认证分为三个等级，涉及互联网、金融、咨询等多个行业，是国际上认可的专业数据分析师认证 。
2. **Google 数据分析专业证书**：由Google提供，适合初学者，涵盖数据分析的各个方面，包括数据收集、清理、分析、可视化和演示 。
3. **Cloudera认证助理数据分析师（CCA Data Analyst）**：针对使用Cloudera平台的Hadoop数据分析师。
4. **EMC公认的专业数据科学家助理（EMC DSA）**：证明个人作为数据科学团队成员参与大数据项目的能力。
5. **DataCamp 数据分析**：提供在线课程和项目，帮助学习者掌握数据分析技能。
6. **ACCA的数据分析证书**：针对希望通过发展对数据能力和数据分析可用技术的理解来提高其职业生涯的专业人士 。
拥有这些技能和证书可以显著提高在数据分析领域的就业机会和职业发展潜力。
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