初级大数据分析师：培训与认证适合有一定数学、统计学知识的学员，有数据分析相关项目实践经验的更容易通过考试。
中级大数据分析师：认证申请人员适合已具有相关大数据从业经验的学员，培训并顺利通过认证后将达到独立完成数据处理和复杂数据分析报告主导撰写的能力，或具备基于大数据应用场景规划能力。
大数据分析师培养及能力认证体系设计依据包括以下五个方面：
参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人；参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员
学习数学、统计学、经济学、市场营销、财务、投资、金融、企业管理等相关专业的大学生、即将面临找工作或实习的大学生、从事大数据相关专业教学和科研的教师等
国内大数据行业已经进入高速发展时期，2018年中国大数据产业总体规模为6200亿元人民币，同比增长31.9%，预计到2020年，大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元。根据调查，有超过2/3的企业已成立数据分析相关部门，企业对数据分析越发重视，有接近六成的企业在大数据领域的投入将持续增加，营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用场景最广泛的三个领域，金融、医疗、商业、交通、公安、政府服务等是大数据运用得较多的行业，大数据应用在实现智能决策、提高运行效率和风险管理能力等方面具有较明显的效果，同时，政策限制、数据资源短缺和大数据人才短缺是限制企业大数据发展最主要的三个因素。在就业人才市场中，大数据分析相关的职位就业岗位多、行业分布广，可供挑选的空间非常大，收入待遇高、薪资涨幅大，待遇远远超过其他岗位。
大数据行业的火热，带来了大数据分析人才的严重短缺与专业能力衡量标准缺失的问题，市场上迫切需要能够对大数据分析专项人才进行培训、能力鉴定的权威项目，同时也需要一个能够将人才有效转化为生产力的专业***平台。
大数据分析师培训体系将能力发展通道由低到高划分为三个级别的梯形结构：初级、中级和高级。所有参与培训体系人员均需进行等级评定，并根据工作经验的增加，申请更高等级。
大数据分析师培训体系的设计体现了对不同能力等级人员差别化培训的科学理念，有利于明确学习目标、调动学员积极性，鼓励学员能力提升与工作相结合，强调个人能力提升与从事大数据相关职业发展相结合。
大数据分析师培训体系设计依据包括以下五个方面：