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帅爆了!3个月0基础转型头条数据分析师,他做对了什么?

年初的黑天鹅打乱了我的求职阵脚,专业不对口,无实习经验,在求职路上的竞争优势几乎为0,然而,开启自救模式后&#

年初的黑天鹅打乱了我的求职阵脚,专业不对口,无实习经验,在求职路上的竞争优势几乎为0,然而,开启自救模式后,我顺利成为了头条数据分析师,下面我就讲讲人生是怎么开挂的。

随着人工智能普及,我一直想找一个不会被机器人取代的工作,刷遍了某乎,得出3个结论,我决定转型数据分析师:

1.数据分析,岗位缺口大,薪资待遇好

据麦肯锡报告:目前数据人才缺口在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!对于数据分析人才,企业也愿意开出让人羡慕的薪资。

2.数据分析能力是职场必备技能

也许你还没有直接和数据打交道,但是你的BOSS一定已经开始重视数据,并思考好体通过数据来优化业务结构了。

再进一步,大量的公司在转身数据驱动型,面对数据分析与挖掘,别人毫无头绪,而如果此时你能给出一个清晰的思路和解决方案,就会真正意识到,数据分析能力可以让你未来10年的技术生涯游刃有余。

3.数据分析师,是很难被人工智能取代的

本质上,人工智能对抗的是低效率,而数据分析带有各种不确定性,当我们想要分析问题时,面对的是没有数据、有假数据、人为扭曲、不会判断、主观臆断....这一定需要人的参与,并从各种繁杂的数据中看出点门道,获得对市场、产品、消费者的洞见

当机立断,我决定学数据分析。

可是从来没学过数据分析,我真的适合学吗?要怎么入门?

  

就在这时,我遇到了CSDN小姐姐,她送我学习路线图+入门课程资料+大厂面试高频题+线上直播课学习,这些资料足够测试我是否适合学数据分析!

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时间紧,任务重,自学缺少系统的学习路径;另一方面,CSDN的数据分析训练营每个章节都有大量的实战项目,能弥补我实习经验的不足。

果断报班!

有了安排后,学习过程相当顺利,跟着授课老师的节奏来,外加助教老师的督导,整体学下来还算轻松加愉快。

经过一阵紧锣密鼓之后,我投递出第一份数据分析的简历,接着收到了头条的实习面试邀请,距离收到offer已经3个月,我成功转正。

如果你也在忐忑,如果你觉得一个人学习难以坚持下来,如果你也需要专业指点+大量练习,我向你推荐CSDN《大数据分析闯关训练营》

其实,很多人想抓住机遇进入数据分析行业,但是,往往因为一些问题中途放弃:

  • Excel、SQL、Python...都能做数据分析,不知道该学哪个?

  • 没有经验,但企业需要有过项目经验的

  • 只学完简单的数据分析工具,怕还是没有竞争力

  • 想到面试就紧张,应聘时一头蒙

课程内容覆盖面广,集数据搜集、清洗、整理、可视化与建模于一体,帮你建立数据分析的底层逻辑思维!

课程从实际业务出发,基于Python3落地工作中经常碰到的分析与挖掘方法,教你通过数据分析,找到问题,形成方案,采取行动,反馈评估,形成一个闭环,让你的数据充分发挥业务价值!

真实案例项目操作,10+项目案例、15+统计图形展现、10+挖掘算法的应用,每一个都能做为面试的作品展现!

关键是:送你学习路线图+入门课程资料+收获大厂面试高频题,这些资料足够你自测自己是否适合学!

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你能收获什么?

  • 熟练掌握数据分析相关业务知识,数据分析思维方法,数据分析报告的撰写

  • 熟练掌握SQL语句的增删改查操作,应用SQL语句计算常用业务指标

  • 熟练掌握爬虫技术,Django展示的WEB架构

  • 熟练掌握Python基本语法,应用Python进行数据清洗,统计分析,数据可视化等操作

  • 熟练掌握数据分析常用数学/统计学理论知识,机器学习常见算法

  • 熟练掌握机器学习在运营、金融风控领域的落地方案

  • 熟练掌握Hadoop,Hive等数仓常用框架,以及数仓在大数据分析场景下的实战技巧

  • 熟练掌握分布式计算框架Spark的使用,应用Spark在大数据场景下构建用户画像

  • 熟练掌握推荐系统常用算法和典型场景下的解决方案

课程是怎么规划的?

科学、系统的课程设置

涵盖市面上所有数据分析工程师工作岗位中会应用到的技术,同时侧重讲解面试中必问、常问的算法面试题。

11周数据分析主课+附赠6周Python自动化数据获取+Python自动化办公课程+机器学习课程

真实刺激的企业项目

横跨金融、广告、电商、竞赛、学术实验等真实业务场景项目,在已有课程基础上,实时新增热点技术11大企业级项目实战训练。

严格教学管理

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