斯坦福、摩根斯坦利導師帶出的數據分析人才,是你嗎?
隨著人工智慧、大數據時代的到來,未來決定商業競爭的,已不再是簡單的企業或個人間的較量了。數據交互和更新的速度與日俱增,技術創新的節奏越來越快,一場新的商業革命、職場革命已經悄然發生。
數據分析是超「值」的職場技能
無論是選擇職業發展,還是只學個新技能提高業務能力,數據分析都成為了首選,是要儘早掌握的必備技能。企業人才需求調研數據顯示:
1.數據分析人才稀缺,正值高薪紅利期。
據數聯尋英發布的《大數據人才報告》稱:目前我國大數據人才僅有 46 萬,在未來 3-5 年內大數據人才缺口達150 萬之巨。
因此,數據人才在現在和未來的就業市場待遇有顯著的優勢。即使簡歷文憑一般,只要有數據分析技能的加持,也能獲得不錯的工作機會。
2. 數據分析是被忽視的重要職場技能。
過去,業務決策往往是「靠經驗」和「拍腦袋」,但如今你可能已逐漸察覺到,公司業務增長越來越依靠大量的數據來作驅動。只要工作中涉及大型業務決策,幾乎就離不開數據分析。市場營銷、產品運營、售後客戶……無論你處於業務的哪個環節,都越來越需要這個技能。
但你自己與身邊有多少同事或朋友真正具備數據分析能力?是否能搶先一步成為學會使用數據驅動業務的人才?
把握時機成為搶手人才
缺口意味著機會。從上面兩點可以看出,數據分析人才是市場上稀缺的人力資源,而企業對數據分析的需求卻急速上漲。在大量數據分析人才湧入市場之前,你要搶先一步抓住這波紅利。
職場人學習,往往帶著明確的求職/升職目標,想成為企業急需的數據分析師,如何開始,才能不走彎路?
在工作中,每個人因基礎、背景和職業目標不同,相應的學習需求會有很大差別。比如經常有人問:
- 零基礎新手,如何完成第一份數據分析報告?
- 有數據分析的工作經驗,該如何進階高薪崗位?
- 已經是數據分析師,但想快速學會機器學習,以解決更複雜的商業問題?
正確的學習方式,就是先構建系統的學習體系,並在實踐中習得應用的方法。來自矽谷的優達學城 Udacity 的「數據分析師」納米學位,用名企合作的實戰項目為核心,還提供席位限量的【7天試學】,幫助學員少走彎路、節省時間。
(文末可了解如何試學)
由 Google X 實驗室的無人車之父 Sebastian Thrun 創立,Udacity 聯手 Amazon、Google、Kaggle 等全球領先企業推出的人工智慧方向課程,已在全球培養超過 70,000 名 AI 人才。在 MOOC 發展較為成熟的美國,Udacity 為畢業生頒發的「納米學位」相當於「名企敲門磚」。
2016 年登陸中國後,與更多中國企業達成合作,騰訊、京東、唯品會等互聯網名企,都將 Udacity 納米學位項目作為員工的內部培訓內容,入職的 Udacity 畢業生甚至可以獲得公司的「學費返還」,納米學位在中國的影響也在逐漸擴大。
(想諮詢如何試學,獲取pdf版完整課程大綱,可拉到文末)
課程框架
課程圍繞項目展開,難度循序漸進:
以下項目實例來自「入門」課程,零基礎學員也可以加入學習,第一個項目更是提供試學:
Project 1 揭秘北上廣空氣質量
獲得北上廣等 5 大城市 PM 2.5 數據,通過分析空氣質量變化趨勢,學習從提問到可視化分析結論的數據分析流程。
Project 2 共享單車用戶行為規律
用 Python 分析共享單車行程和用戶數據,分析最熱路徑、最典型用戶等信息;編寫互動式代碼來查詢數據,使用描述性統計學分析。
Project 3 電影數據/槍支管理/體育賽事真實數據分析
獲得來自 TMDB、醫院管理系統、FBI 資料庫的精選真實數據集,使用 NumPy 和 Pandas 完整體驗分析流程,分析高票房電影有哪些共同點、什麼樣的球隊容易贏得比賽等真實世界問題。
Project 4 揭秘「冰與火」戰役制勝因素
獲得《權力的遊戲》戰爭數據,分析影響戰爭結果的因素,溫習從提問到可視化的分析流程,並找到隱藏在文字中的戰役制勝法寶!
課程完成後,你將擁有夯實的知識基礎,並在打磨實戰項目的過程中累積經驗。實戰項目經驗均可寫入簡歷,為求職面試加分。
如果你對數據分析感興趣,但又不確定自己是否真的適合、能不能學完,建議加入【7 天試學】,通過親自挑戰一個數據分析項目,用極低的成本試錯,節省時間,少走彎路。
※Scientific Reports新特刊開放徵稿
※會尬舞就能上Science,還有這種好事?
TAG:科研圈 |