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这才是 Python 商业分析该有的样子!

Python爱好者社区 • 1 周前 • 12 次点击  
这是一个数据驱动一切的时代,从国家、企业、组织到个人,都在关注各种数据,并寄希望于从数据中获取到价值,因此数据分析就是这个时代的“淘金”!
 
也正是因为这样,数据分析人才成为了当下的香饽饽,不管是数据分析师,数据分析工程师,还是数据产品经理,有数据思维的运营人员,都变得越来越受市场欢迎。


未来5年数据类岗位的需求总量在2000万左右,不论是互联网、金融,还是零售、医疗、教育等行业对数据分析人才都将会爆发更大的需求,从数据可以看出,未来数据分析师将是职业发展的一个重要方向。

因而在大数据时代,数据分析师迎来了黄金就业期
 
可是对于目前很多从事数据分析的人员来说,却面临着职场窘境,很多人顶着数据分析师的title,却是在做着人肉跑数机的活,可谓是一顿操作猛如虎,最后连个拿得出手的项目经验都没有。
 
最近,面试了几个数据分析岗位的人,结果一个都没录用,他们都有几年数据分析工作经验,但是询问其项目经历,却都寥寥无几。不禁感慨,工作几年,有些人可以月薪40K+,有些人却还在简历上造假项目经验,职场差距真的愈加明显……
 
要知道数据分析是要懂业务的,一个好的数据分析师是要靠大量项目实践沉淀出来的。
 
我们以一个具体问题为例:
 
某家公司的产品经理发现最近新用户的留存比较差,希望能通过数据分析上找找原因。
 
  • 初级数据专员,两手一摊,这情况啊,我导出数据看看,最终也没分析出个所以然来。


  • 数据开发工程师,通过用户画像、问题假设等方法,发现活动推送并不能吸引95后的用户,然后找到留存差的原因。


  • 数据业务工程师,更是可以通过数据建模,算法模型,预测出将要产生的结果,指导工作的执行或者领导的决策,从而提升业绩。

 
所以,职场不应该固守在原地,而是要学会不断进阶
 
如何具备数据分析专家的能力?
 
说了这么多数据分析的重要性,你是不是有这样的疑问:那么如何快速掌握数据分析思维,又如何应用到实际工作中呢?
  
最近,我一直很喜欢的数据大神 Nicholas,他是工银瑞信商业分析经理,BAT大厂数据分析专家,止观科技首席顾问,首创“数据思维力模型”、“数据驱动业务的六脉神剑”,对传统行业数字化转型、金融行业数据思维打造、互联网行业数据驱动业务均有丰富实操经验。
 
通过带你修炼数据思维,到“工具”再到“实践”,沿着数据分析学习路径拓展自己的能力边界,拥有更强的竞争力。
 
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课程通过建立起数据分析思维,全程贯穿大厂实战案例,手把手带你拆解业务,针对不同的⾏业带你以数据分析师的身份深⼊以下实际场景中
 
除此之外,还梳理出了数据分析学习的学习路径以及高薪图谱,帮助更加明确具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。

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课程结合业务场景去拆解数据、多实践不同行业优质案例,尝试理解每一个决策背后的原因,从而大厂该具备的技能。
 
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  • 希望系统性掌握数据分析技能、方法、框架的数据及业务同学。

  • 对数据充满兴趣,希望能用数据洞察业务,用数据驱动业务增长的各岗位同学。



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