成為 BAT 瘋搶的大數據人才，需要哪些努力？
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。
長按識別
關注官方號
獲取選課測試、
pdf版完整大綱
等更多乾貨
點擊閱讀原文，進入官網課程頁面
TAG:Python開發者 |