985毕业+数据分析师+做过名企项目+懂运营=跳槽失败???
數據已經成為很多企業的重要資源,數據分析已經成為了各行業的指導軍事,但是數據分析師的工作從來都不是容易的。
如今,數據分析師是一個互聯網從業人士轉型最快捷的入門職位,人工智能、大數據都要依附于數據分析。很多人也因為前途發展,紛紛轉向數據分析師。
圖片from視覺中國
小編有位朋友,做過互聯網一年運營,想轉型數據分析師,在公司運營期間自學了統計學、數據庫、Python編程等等一些列數據分析師必備技能,加上985院校畢業,這樣肯定會找到一份很棒的數據分析工作吧。
他在原公司呆的時間越長就越想跳槽,就在去年下半年,跳槽數據分析卻屢屢遭拒,既懂運營又懂數據分析,這么好的背景和經驗為什么還會被拒絕?
自吹自擂 ? 自賣自夸
因為是自學,沒有經過專業測驗,自認為全盤掌握,簡歷便會美化過度,比如只會操作的軟件工具非要寫成熟練,還沒弄明白的知識點以為已經全部掌握,但是面臨面試官的幾個專業知識問答卻支支吾吾答不上來,因為自學是不能完整系統的掌握每一個知識點,難免會回答不上問題。
沒有哪家企業喜歡說假話的分析師,更不會愿意接受一個不專業的數據分析師,即使你有過硬的背景,豐富多彩的工作經驗,依然要面對一場專業知識問答,這是一張入場券,所以要弄明白數據分析師究竟懂什么,而你應該學什么。
斜杠青年——數據分析師
第一業務經理
他熟悉行業知識、公司業務及流程,有自己獨到的見解,若是脫離了行業認知和公司業務背景,分析的結果就沒有太大的使用價值,漸漸地他成為了程序員中的“業務經理”。
一方面是搭建數據分析框架的要求,比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導;另一方面是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
他能夠掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法,并能靈活運用到實踐工作中,對于開展數據分析起著至關重要的作用。
能夠運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點,使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問,如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等,都需要掌握一定的設計原則。
針對這四種不同階段北風網研發了一套系統且資源不斷更新的專業數據分析學習課程。北風網擁有自己的開發團隊,長達9年的自主研發經驗累積,課程不斷提升品質,保證學員學到最前沿的課程知識,成為一名專業的數據分析師。
數據分析師闖關攻略
針對不同定位的數據分析師,北風網研發了不同層次該掌握的知識點。
適合從事市場、管理、財務、供應、咨詢等職位業務人員;非統計、計算機專業背景零基礎入行和轉行就業人員。
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課程一、必備常用工具使用與高級技巧
課程二、零基礎到數據挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS初步)
課程三、數據分析入門
課程四、實戰需求分析
課程五、實戰競品分析
課程六、實戰產品規劃與設計
Level Ⅱ:建模分析師兩年以上數據分析崗位工作經驗,或學習過Level1全部內容且通過 Level1考核。
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課程七、數據庫技術
課程八、實用型大數據挖掘算法、(Apriori算法、Tanagra工具、決策樹)
課程九、 SPSS Modeler數據挖掘項目實戰(高階篇)
課程十、Python基礎和網絡爬蟲數據分析
課程十一、零基礎數據分析與挖掘R語言實戰課程
課程十二、零基礎實戰機器學習入門篇(Python語言、算法、Numpy庫、MatplotLib)
課程十三、實戰機器學習高階篇(基于Python機器學習、項目案例實戰)
Level ?Ⅲ:大數據分析師兩年以上數據分析崗位工作經驗,或學習過Level2全部內容且 通過Level1/Level2考核。
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課程十四、Java語言基礎
課程十五、大數據必備的數據結構與算法
課程十六、Linux必知必會
課程十七、Hadoop大數據開發技術光速入門
課程十八、基于Hadoop技術實現的離線電商分析平臺
課程十九、基于金融行業的大數據挖掘/分析實戰(Python語言)
Level ?IV:數據分析專家五年以上數據分析崗位工作經驗,或學習過Level2/ Level3全部內容且通過考核。
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課程二十、卓越的項目管理應用與實踐
課程二十一、大道至簡之軟件開發從設計到編碼全程實錄
課程二十二、系統架構設計的原理、核心技術與案例分析
課程二十三、Spark基礎--快學Scala(未來大數據處理的主流語言)
課程二十四、大數據Spark從入門到精通
課程二十五、高端微軟BI商業智能實戰開發(SSIS數據倉庫、SSAS MDX多維數數據集、Ssrs實戰)(贈送)
課程二十六、中小型企業商業智能平臺的開發和實現(數據倉庫、BI系統、真實項目)(贈送)
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小編在此收集了全世界范圍內各大行業最受歡迎的關于數據分析、大數據、人工智能的學習資料,幫助那些零基礎大數據、數據分析、相關算法從業者找到一條突破的捷徑。希望小編能幫助到大家找到最適合自己的學習資源。
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總結
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