每天无边加班，面对不同的客户，经常让人崩溃，还被经理diss，想辞职又不敢轻易走，该怎么办？
这并不是个例，大家在工作中或多或少面临着这些问题：- 每天加班加到吐，可到手的工资依旧那么点儿......
- 想辞职又不敢，疫情让大多数公司的招聘需求缩减，人才招聘要求愈来愈高！
确实，今年的经济状况不好，但是我们要搞清楚一个现实，那就是：企业不是不招人了，而是更想要招到专业能力水平高的人才！
如果能看到新趋势和行业前景，及时抓住时机也能弯道超车。最近小编抓取了近 600 份 20 年的招聘 JD 进行分析，有一个重要发现——越来越多的企业重视 “ 数据分析 ” 这一技能。
具体表现在这两点：
1. “数据分析师” 招聘需求旺盛，并且薪资待遇从 2016 年来不断走高。
坐标：北京
应届生平均薪资：11010 元
1 - 3 年平均薪资：15550 元
2020 年较 2016 年，数据分析师的薪资涨幅高达 86.87%（ 非常震惊了！）
2. 除了数据分析师专业岗之外，产品、运营、市场等大类下的细分岗位，也开始要求应聘者具备数据分析能力。
（ 越来越多岗位的招聘 JD，要求具备数据分析能力 ）
大数据时代已大势所趋，随着 5G 网络逐步应用，企业每天将会产生海量数据，BAT等大厂日均数据更是达到 PB 级别。而伴随智慧出行、数字营销等的落地商用，部分企业获得了数据带来的巨额红利，各大企业开始关注数据背后的价值。因此，企业需要大量专业人才来分析挖掘数据价值，以期获得更多利润。
电商、零售、通信、金融、医疗、互联网等行业，对数据人才需求更加迫切，尤其是数据分析师这一岗位，存在着巨大缺口。
面对数据化时代，数据分析可能成为未来职场必备技能。
了解这个趋势后，对大家找工作有哪些启发？
首先，如果你条件适合，可以趁着行业尚未成熟抢占先机，往数据分析师的方向发展。这种情况适合这些童鞋们：
其次，即便不做数据分析师，培养数据分析能力 / 数据思维，能让你和其他人拉开差异化优势。
试想一下，在实际工作中遇到这种情况：一张数据表，同事用了半响功夫分析也得不出关键结论，你看了十分钟就已经洞察关键问题，并得出对业务有指导性的结论，然后在接下来的数据复盘会议上，你有理有据，他却被上司怼到无语。
那不用多说 ，如果有升职加薪的机会，大概率会是你。
入门数据分析，Excel 是必不可少的，像常用的函数、数据透视表等功能一定要熟练；数据库的使用；数据可视化相关的软件和知识；再近一步，就是 R / Python 的学习。
但现在网上资料太多了，很多人反而不知道该学啥！面铺的太大，容易走偏不说，还很容易学重，花费大量时间成本，难以坚持，结果从入门到放弃......
这里向大家推荐一个超高好评的视频——来自 “开课吧” 的《数据分析入门进阶宝典》，由 IT 大佬廖雪峰
（估计很多人都看过他的技术博客）研发打造的系统化内容体系，知识点精细，学习路径更清晰合理，并邀请 一线大厂资深数据分析师 讲授录制，对新手入门提升非常友好。
说实话，这个视频原价值1299元，但为了帮助那些一直很努力的同学，更顺畅地开启职场生涯，我们决定本次这份宝贵的资料是 限时限额免费开放 的哦，抓紧时间文末扫码领取！
本视频包含 Excel + Tableau+Python 数据可视化，SQL，Python数据分析等内容，实战与理论相结合，用通俗易懂的方式教大家进行数据分析，形成数据分析报告，让你不仅学会一个数据分析工具，更是数据分析的逻辑与思路。
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视频中的所有案例，可以直接拿来解决日后工作中遇到的问题，现在小编也是课程众多学员中的一位。通过学习，你能掌握：
- 学会使用 Excel、Tableau 工具，能制作各种可视化图表；
- 由浅入深，系统掌握数据分析必备技能，重构知识体系；
- 通过实战掌握数据分析流程，分析方法与思维，学会撰写会讲故事的数据分析报告
视频主要内容如下：
Excel经典10种数据表；Excel函数offset的3种动态图表；Matplotlib 5个必会基础用法；Matplotlib 5种常用图表绘制；Matplotlib 2种三维图形绘制。JIEBA分词绘制词云图；Pandas中的绘图函数；统计与机器学习-散点图矩阵；统计与机器学习-逻辑回归；3步轻松绘制决策树各地区利润分布之柱状图折线图；各类型订单变化趋势之折线图；用户行为分析之漏斗图；各地区子类别利润分布分析之瀑布图
2）Tableau 数据可视化
各地区利润分布之柱状图；各类型订单变化趋势之折线图；用户行为分析之漏斗图；各地区子类别利润分布分析之瀑布图；各省销售额分布情况之气泡图；各个地区子类别利润分布分析之箱线图
SQL基础语法；SQL表连接；SQL普通函数；SQL窗口函数；SQL优化 如何对文本数据进行预处理？如何对文本统计生成词云图？如何对文本数据进行特征选择？如何根据文本内容进行分类？支持度、置信度与提升度；频繁项集的生成；从频繁项集生成关联规则；Apriori 算法实现Python 中常用的 MySQL 模块；Python 连接数据库的基本操作；ORM（对象映射关系）索引类型；InnoDB 及 MyISAM 索引结构；事务应用商店数据库设计；一般的 SQL 优化规则；索引的优化
使用 Pandas 观测数据；离散性数据分析；对数据进行描述性统计分析
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