数据分析 | IT圈薪资排行第一，数据分析师速成攻略

全球顶尖管理咨询公司麦肯锡出具到一份详细分析报告显示，2018年大数据人才缺口在140000到190000之间，对于如何利用大数据做决策的数据分析岗位缺口将达150000！从国防部、互联网公司到金融机构，到处需要大数据来创新驱动，数据分析岗位薪酬也非常高，成为目前最有潜力的职业选择之一。

“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。”——美国企业与高等教育论坛（BHEF）与普华永道（PWC）近期发布重要报告，现在入行数据分析师恰逢其时。

大数据工作中可以施展拳脚的领域非常广泛，如何从数据中提取、挖掘业务发展有价值、潜在的知识，为决策层提供有力依据，为产品或服务发展方向起积极作用，推动企业精益管理，这些工作都是需要数据分析师才能完成。

• 如果是一位应届生，不妨多了解自己感兴趣的领域，和专业相关是最好的，并积累相关的经验，为面试做准备；

• 如果已经有一定行业履历，只要想要转岗数据分析师，那么跨岗不跨行，避免到一个陌生的领域。

最近很多人来咨询数据分析的职业发展相关，其实你进入哪个行业，很大程度会取决于你初期的技能树和技能点。

随着科技的高速发展，数据在生活和决策中所占比例越来越大，面临如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握大数据分析这种技能，犹如盲人摸象冷暖自知。

数据时代人人懂点数据分析，倒是最实在的，如果说人工智能时代大妈和小学生都能编程的话，那一定用的是Python。

数据分析人才严重紧缺，如何成为年薪30W的行业抢手人才？

要明确学习的路径，最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。

我们从智联招聘上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息，来看看薪资不菲的数据分析师，到底需要哪些技能。

其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：

• 熟悉标准数据分析流程

• 熟悉Python语言，可以用Python爬取数据，熟悉常见的Python工具包

• 熟悉使用Python完成数据清洗、数据建模

• 有基本的数学和统计学知识，会用脚本语言进行数据分析，譬如Python

• 掌握数据可视化技能

• 能撰写数据报告

数据分析师成长计划（R+Python）

36个实践案例+企业专家讲授+100家企业推荐

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17周变身月薪过万的数据分析师

《数据分析师成长计划》 参考教育部“数据科学与大数据技术”专业课程设置内容，由一批企业专家和中青年博士授课，上课方式为线下训练营方式，课程涵盖“R语言+Python+数据分析+数据可视化”四大知识点，内容由浅入深：

初级班主要掌握数据分析思维和基本方法，学会使用Excel/PowerBI/Tableau/R语言进行网站流量分析和用户分析；

中级班掌握最常见数据分析算法，如回归、聚类、SVM、贝叶斯、神经网络等，学会不同业务场景下如何使用python处理数据和分析数据；

高级班深入学习数据分析(数据挖掘)算法，掌握推荐系统、搜索等背景下数据挖掘技术。

1. 数据思维

2. 数据采集

3. R数据分析

4. R数据可视化

5. 数据挖掘导论

6. Python编程

7. Python数据挖掘

8. 数据挖掘算法

9. 机器学习与深度学习

10. 职业规划指导

11. 就业推荐

精心设计的体系化学习路径

现场面授学习 +行业案例实战 +企业导师项目讲解 +课后答疑 +就业推荐

所有的项目实践， 都将由企业导师全程辅导，对您的代码做出各种优化建议，通过项目实战让您最终获得终生受益的硬技能。

本专业将通过完整的项目演练，让你真正理解常见行业应用场景以及真实的企业数据项目需求，掌握数据分析方法。培养您举一反三、触类旁通的能力。

1. 打造零基础系统学习，掌握从数据提取到数据分析、数据可视化全栈能力，向BOSS提交一份清晰可见的数据报告。

2. 课程内容专注于业务和商业场景，快速从数据中获取商业价值，为日后工作时灌输方案理念，落实到处理数据的问题中。

3. 全程实践和练习的比例超过50%，手把手教学，培养您的编程习惯，增强你的代码修炼。

4. 提供拟面试模拟题、就业指导，一年内无限次就业推荐机会。

宗萌

• 武汉大学工程硕士毕业、中国电子表格大会特约讲师及大会委员，2017年首届微软中国Power BI可视化大赛评委。工作经历包括微软中国、软件研发企业、电子商务企业、移动互联网企业，期间曾获发明专利授权一件。

• 研究领域从数学建模、软件工程到商务智能辅助经营决策。目前致力于研究及推广中小企业数据化管理与商务智能的综合解决方案。创立的excel120系国内最早推广基于Power BI平台商务智能解决方案的社区。

沈文静

• 高级BI顾问、Tableau Software银牌认证资质 ，3年tableau工作经验，BI项目做整体架构，Tableau报表的整体设计和展现，涵盖多个行业，比如IT，物流 ，通讯、制造业等。

• 项目经验：销售行业 联想MBG集团战略销售报表分析；物流行业 顺丰速运有限公司营运线路分析；IT行业 新华三集团销售及财务BI报表分析；通讯行业 华为运营商BG BI报表分析；制造行业 中广核集团智能BI报表分析及培训等。

谢佳标

• 资深数据分析与挖掘专家，有10年的数据分析与挖掘相关工作经验，微软最有价值专家（MVP）。在数据业务中心负责数据挖掘工作，目前主要带领团队搭建用户画像标签库及应用落地，并对游戏数据进行深度挖掘。

• 多次受邀在中国R语言大会、大数据峰会上发表演讲，合著书籍《R语言与数据挖掘》、《数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想》，《R语言游戏数据分析与挖掘》。

谢宇

• 数据分析领域深耕十年，曾任省级运营商大数据分析负责人，负责公司数据化运营和大数据变现。

• 现任某省运营商存量客户市场营销负责人，利用数据管理客户关系并做价值提升，不断致力于将数据分析方法嵌入管理与服务流程，部分数据分析项目产生千万级人民币收入。擅长数学建模及数据分析在营销管理及业务运营中的应用，有很强的实战经验。

陈远波

• 本科应用数学，硕士计算数学、博士自动化，多次参加建模大赛（如全国大学生建模大赛、全国研究生建模大赛、阿里巴巴天池大赛等）

• 3年大数据建模工作经验，熟悉前端，精通机器学习，熟悉各类算法，如SVM，KNN，BAYES，RNN，CNN，RBM和DBN等，了解scala语言和协同过滤推荐算法。运用深度学习算法对人脸进行检测和识别。

徐磊

• 牛津大学计算机科学博士，现任深圳市华傲数据技术有限公司数据科学家，工作内容涉及数据采集、数据整理、数据分析与应用等多个数据产业环节。

• 研究方向包括数据挖掘、机器学习、人工智能、分布式算法、金融风控、数据可视化等。

叶梓

• 计算机专业博士，高级工程师。现任某知名上市公司的资深技术专家。

• 2005年上海交通大学计算机专业博士毕业，主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后进入某知名上市公司从事卫生行业的需求、技术相关工作。在卫生信息大数据应用、人工智能、卫生信息标准化等方面都有着丰富的经验。

• 先后在SCI或EI期刊（会议）上发表论文4篇，在中文核心期刊上发表论文近20篇。2011年获中国医院协会科技创新一等奖。

《数据科学与大数据技术》训练营已经第二期，上期的部分同学已转行成功，妥当利用周末时间，您也可以化身数据达人，为自己的梦想加油！

Q:是现场班还是网络班？

A:本课程是深圳周末班现场教学，每周六日上课，法定节假日除外。

Q:学习时间安排？

A:5月12日-9月2日，共17周, 每周学习负载大约为16 小时。

Q:学习结束后是否可以访问课程？

A: 课程结束后，若自己接受能力不够，可申请下一期免费重听。

Q:工作日老师会解答问题吗？

A: 只要你愿意学习，没有什么问题是解决不了的，提供QQ群答疑/微信群答疑，老师空闲时间会作回复；

Q:可以分阶段报名吗？

A: 课程分“初-中-高”三个级别，可以根据自己的基础选择适合自己的课程，本课程0基础也可以学习！

数据分析师成长计划

“R语言+Python+数据分析+数据可视化”

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原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：数据分析 | IT圈薪资排行第一，数据分析师速成攻略