成为BAT的数据分析师,应该如何精进技术?
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超过59%企业,将提高数据分析岗位数量
----你能抓住风口,改变命运吗?
在线社交媒体,希望通过数据时刻洞察用户关注什么,提供相应内容和广告;金融巨鳄,希望能从大量数据中获得深层信息,时刻预测行业走势;BAT等顶级科技企业,纷纷生产大数据产品,为其他行业提供以数据为基础的服务……
一夜之间,几乎所有的企业都开始拼命的抢着不同领域的数据人才
:
市场分析师、数据咨询师、金融分析师、数据产品经理、数据运营等等。
数据岗位的薪资水涨船高,成为目前 最有潜力 的职业选择之一。
* 数据来自华德士中国
激烈的数据人才争夺,主要源于国内高校缺乏对数据分析人才的培养。
直到2016年2月,教育部才批准北京大学、对外经济贸易大学及中南大学三所高校开设数据分析相关专业,意味着市场上科班出身的数据分析师要2020年才能正式工作。
所以说,现在零基础转行的你,不但不受专业与学历的限制,也会快速成长为数据分析界内的专业人士。
同时,企业除了与顶尖高校合作外,也开始将人才培养计划瞄准来自硅谷的前沿技术学习平台 Udacity 优达学城。
就在去年 8 月,腾讯宣布将 Udacity 纳米学位项目作为内部员工官方学习内容。Udacity 优达学城 是由 Google 无人车之父 Sebastian 创建的硅谷前沿技术学习平台,纳米学位项目是 Udacity 与 Google、亚马逊、Facebook、AT&T 等科技行业领导者共同打造的学习认证项目,帮助学员成为能驱动企业创新变更的抢手人才。
Udacity 联手 Kaggle x Tableau 开发的硅谷
数据分析课程,专为四类需求量身打造:
1
转行必备:业余时间掌握数据分析,轻松实现职业转化;
2
职业精进:用数据驱动增长,成为职场中的抢手人才;
3
学生就业:根据职业需求量身设计,比你的同学抢先一步;
4
兴趣爱好:发现、探究数据的
秘密,亲手实现自己的想法。加入课程后,你将从零开始,熟悉符合硅谷标准的数据分析流程,掌握从数据清洗到数据可视化各环节的关键技能,最终成为顶尖数据分析师,获得硅谷认证。
以实战项目为中心:直面未来工作中将遇到的挑战,将知识转化成能解决工作中实际问题的能力。
逐行代码审阅:
配合着项目的进行,还会有导师指出你的代码的不足,让你的代码更加简洁规范。
一对一导师辅导:有针对性的快速解决问题,避免了线上学习无人指导的尴尬。
通关学习群:就像打游戏通关一样,和同学一起项目通关,体验不一样的感觉。
加入课程后,你将从零开始,熟悉符合硅谷标准的数据分析流程,掌握从数据清洗到数据可视化各环节的关键技能,最终成为顶尖数据分析师,获得硅谷认证。
课程学习过程中,你将挑战 9 个硅谷实战项目:
数据分析(入门)
实战项目一:探索天气趋势
该项目将初步引入SQL,并介绍如何从数据库下载数据。你需要分析本地和全球的气温数据,将你所在地的温度趋势与全球温度趋势进行比较。
实战项目二:探索美国共享单车数据
你需要借助Python完成对美国 3 个城市的共享单车行程数据的数据分析。你将编写代码来清理数据,计算描述性统计数据,并实现数据分布的基本可视化。
实战项目三:探索数据集
在该项目中,你需要选择一个优达学城提供的数据集,并使用 NumPy 和 Pandas 对其进行调查。从提出问题开始到分享得出的结论,你将完成数据分析的完整流程。
实战项目四:分析 A/B 测试结果
在该项目中,你需要依据一个反映某实验数据的已知数据集,运用统计学技巧回答数据相关问题,并提交一个报告阐述你得出的结论和建议。
数据分析(进阶)
实战项目一:测试心理学现象
在这个项目中,你需要使用描述性统计和统计检验来分析实验心理学经典成果——斯特鲁普效应,阐述你对数据的理解,并根据最终结果通过统计推断得出结论。
实战项目二:探索和总结数据
在该项目中,你需要选择一个优达学城提供的数据集,并使用R和探索性数据分析技巧探索某一数据集的分布、特性和异常值。
实战项目三:清洗和分析数据
真实世界里的数据很少是完全干净的。在该项目中,你会使用 Python 收集不同来源的数据,评估其质量和整洁度然后进行清洗。在 Jupyter 笔记本中记录你的清洗过程,使用 Python 和 SQL 进行分析和可视化操作。
实战项目三:创建一个 Tableau 故事
在这个项目中,你需要运用 Tableau,将数据集中包含的故事或数据的趋势和模式可视化处理。你的作品需要体现数据可视化的理论和实践,利用视觉编码及有效沟通达到有效沟通的目的。
课程完成后,你将拥有9个实战项目经验!到底该如何获取这份跟随硅谷工程师学习的机会?
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