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分析了1000+面试者,我发现80%的Python数据分析师都没掌握这些技巧!

数据分析 • 4 年前 • 621 次点击  

大数据分析不是「未来」,而是「现在」


麦肯锡开始“殷勤”招聘数据分析人才、摩根大通要求全体员工学习Python语言,类似新闻层出不穷,大数据人才紧缺早已不是新鲜话题。


不仅如此,“大数据分析”不再是一个专家型岗位,一线业务人员必须配备数据分析能力、否则就要面临淘汰,这样的时代,也已经悄然到来。


例如,以下这些常见的业务问题,人只能贡献「苦劳」,数据分析工具能贡献「功劳」:


金融:基金投资经理做策略分析需要每天查看大量的股票行情、公司报表,还要每天在Excel上手动更新数据,而用Python可以随时随地利用截面数据、时序数据获取,完成动态分析自动更新数据


咨询:咨询顾问经常需要对客户企业的内部数据从行业层面获得对比分析,除了让实习生手动下载研报、往Excel上 “抄”数据以外,只要获得权威平台的API接口,就可以直接导入年报、研报等资料数据,留下更多的时间和人力制定策略;


财务:用Python可以搞定最烦人的底稿整理,几行代码就能抓取PDF财报文件上的数据,并进行简单的汇总统计;


零售:以沃尔玛为例,全国的采购库存数据在总部进行集中管理,十几万的供应商数据采集和管理,Excel是不可能完成的,而Python等语言可以顺畅又快速地跑通,还可以用Tableau一秒拉出一个美观的仪表盘,图+表向上级完美展示你的工作成果:



摆脱「小作坊」,工具在手才是硬道理


可能你会问,我已经对怎么分析数据来支持业务非常熟练了,为什么还要每天花几个小时学习晦涩的工具?


我相信,大部分业务的数据分析支持决策,都是按以下的流程进行的。



我们可以清楚地看见,数据追踪、清洗、转化花费了整个流程的大部分时间,而贡献90%价值的商业洞察和决策,往往只花掉10%的时间。如果前面那些琐碎工作交给一个程序自动跑完,效果可想而知。


对于行业小白,掌握几门常用的数据分析工具,更是一个新的机会


在跟好几位BAT数据分析师交流的过程中,他们告诉我,人人都会数据分析,但现在大部分一线业务的数据分析还在“小作坊”的模式:

精确的样本+深度的挖掘+精准的预测


相比之下,大数据分析则简单得多:

简单模型+海量数据


显然,后者受「人」的能力限制更小, 得到的结果更加准确有效。对于行业小白,掌握数据分析工具,做更准确的分析决策,你不需要太多行业经验,也能成为行业内有Insights的资深玩家。


时间有限,怎么快速学到核心内容?


那么,数据科学家常用的语言和工具有那么多,学哪些?怎么快速学?


我们采访了很多工作中会用到数据分析的人,他们中有来自阿里、腾讯等互联网公司,也有高盛、中金等投行的分析师,还有麦肯锡的商业分析师。对于数据分析这个技能基本要求,他们都表示,一套数据分析的工作,通常是需要多个工具结合完成的。

  • 数据搜集/抓取:Wind等数据终端、Python爬虫

  • 数据库的使用:SQL

  • 数据分析:Python数据分析、Excel等

  • 数据可视化的能力:Tableau;Python里matplotlib/seaborn扩展包


然而,市面上绝大多数课程都是单一工具的教学,要么只学Python,要么只学SQL,即使真的学会了,掌握的也只是零散的工具本身,依然难以跑完一整个数据分析流程。光是自学一门语言,就已经有这么多问题:

 

1. 这些课程对于没有工科背景的人太不友好了,课程主要讲的还是程序员的 Python 技术。但对于不走技术岗位的商科学生来说,其实是不需要学到程序员的水平的,那应该学到什么程度?在投行、咨询公司中的应用场景是怎样的?从这些课程中无从得知。


2. 很多课程的授课方式和大学课堂很像,充满枯燥又高深的理论,就是像说明书一样把Python各种功能介绍一次,太多人装完软件,敲完“Hello World”就学不下去了。


3. 学了没地方应用 。这些课程要么就是纯理论讲解,要么就是“飞机大战”这种与实际工作不相干的练习,让人看不到数据分析在自己真实世界中的应用,找不到学习动力,也检验不了学习结果。


为了帮助更多一线业务从业者掌握数据分析工具、随学随用,快速帮助工作提升,职问联合网易,邀请到了职业经历遍及腾讯、阿里、百度、网易、高盛、摩根士丹利、麦肯锡的多名资深数据分析师,推出了这门「职问X网易数据分析技能课」。



// 课程亮点 //


1. Python+SQL+Tableau+Wind+Excel 5大工具,一门课集齐,全面解决工作场景需求!


2. 前腾讯、阿里、百度、微软、网易、高盛、摩根士丹利、麦肯锡导师联合授课,你很难在市面上找到这样豪华的导师阵容。


3. 零基础也能轻松上手学习,课程抛开枯燥理论,直接从项目中跟着做数据分析,用「解决问题」倒逼「技能学习」,再不用担心学完没处用。


4. 20+小时丰富案例演示,涉及金融、电商、零售、互联网等领域,覆盖商业分析师、金融分析师、行业研究、用户运营、产品经理等岗位的数据分析工作。


5. 课程以数据的「获取-分析-可视化」逻辑展开,技术之外更注重搭建学员的数据思维,提升数据敏感度,带你真正用数据解决企业问题。



5门工具一网打尽,导师们已经把多余的、不常用的工具应用全部剔除,只留下你必学必用的核心内容


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按时按要求完成课程的同学,可以拿到课程结业证书↓

课程详情


课程容量

本课程有4大模块,含40+小时录播课程,3节直播答疑课程

从4月18日开始更新,每周更新2节,8周内完成更新。

学员购买后,所有内容都可永久回放。


课程服务

直播答疑:课程将安排3次导师直播课程,同学们关于课程内容的疑惑,可以在直播中及时与导师提问互动。

监督+训练:课程购买后可添加班主任微信,加入课程学员群,并在帮助人带班督学下,完成课后练习的提交,打败拖延和偷懒。


听课方式

扫码报名后,立即可以开始录播课程的学习。从微信服务号「职问分院帽」-我的课程-课程首页-我的课程,找到本专栏,即可开始听课。

课程专栏中的“*必读-购买后续操作指南”会指示操作进行扫码验证入群,加入班级群后按照班主任提示进行即可。


*课程购买后24小时内可申请退款,24小时后不予退款,购买前请谨慎考虑。

如有任何疑问,请添加微信zhiwenkelly咨询。





这门课程的制作,职问花费了大半年时间,从聚集各领域最强的一线数据分析师从业者开始,到各用户群体调研,再到课程内容的反复打磨设计,团队的每一份精力和心血,都用于打造出一门真正能帮助学员获得提升的数据分析课程。


我们很喜欢这样一句话:

Shoot for the moon,even if we miss, we'll land among stars.


这也是职问一直以来的信念。我们不停探索职场新人的技能痛点,找到在各领域中最尖端的专家与我们一起,只做最能满足实务需求、最能帮助职场新人快速提升的技能课程。


努力的人永远值得尊敬,勇于探索更多可能的人也值得更好的未来。我们很荣幸与有梦想的各位携手,走出一条一条新的道路,成为各个领域的先行者和佼佼者。

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