B站疯传,年度数据分析+Python资料出炉,错过再等一年!
在美國,數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元,而國內頂尖互聯(lián)網公司,其薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%,且頗受企業(yè)重視。
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▲圖片來源于職友集
由于市場的需求發(fā)展趨勢,導致近幾年數據分析師成為熱門崗位,而且未來幾年熱度將會持續(xù)上升!
數據分析師發(fā)展趨勢?
經濟學家薛兆豐曾經說過,經濟問題的核心就是“稀缺”。
據不完全統(tǒng)計,數據人才平均薪酬至少高于行業(yè)平均水平的30%,而未來這個差距也可能將繼續(xù)被拉大。
看看下面這些JD,你會有更加直觀的感受:?
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▲數據來源于招聘網
在《大數據人才報告》中提到,中國大數據人才缺口接近150萬,人才供需比僅為0.05。
需求大,人才少!?所以這就決定了數據人才在市場上擁有令人眼紅的薪資水平!
但是,從2015年開始,高職院校已經競相布局數據分析相關專業(yè)。北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學、中國人大、北郵等著名院校陸續(xù)獲批。
?▲數據來源于網絡
從逐年增加的數據可以看出,高職院校正抓緊相關專業(yè)的“落地”,且未有放緩的趨勢。
也就是說,在不久的將來,將會迸發(fā)出一大批精專的數據型人才,崗位競爭會變得異常激烈!
數據分析師有多熱門?
數據分析對于行業(yè)來說:
金融行業(yè)需要使用大數據系統(tǒng)結合VaR或者機器學習方案進行信貸風控;
零售、餐飲行業(yè)需要大數據系統(tǒng)實現輔助銷售決策;
各種IOT場景需要大數據系統(tǒng)持續(xù)聚合和分析時序數據;
各大科技公司需要建立大數據分析中臺等;
數據分析對于個人來說:
如果你是剛畢業(yè)的大學生:
數據分析崗位,不僅僅是薪資高,而且屬于越老越值錢的崗位,隨著行業(yè)經驗的豐富,數據分析師的價值和職場競爭力也會越來越大,發(fā)展前景廣闊。
如果你是996的程序員:
如果想逃離996,轉崗數據分析師是程序員的不二選擇,不僅具備編程優(yōu)勢,薪資更是可觀!
如果你想晉升:
對于數據分析師來說,數據分析更是必須掌握的核心技術之一!
對于想要達到的目標,擁有數據思維可以快速的拆解落地,并推動執(zhí)行;在繁雜的信息中,可以足夠快的提取關鍵信息,排除干擾信息;哪怕去了一項完全不熟悉的業(yè)務,也能夠快速上手。
掌控數據,將讓你在工作中游刃有余!在工作中脫穎而出!
可以預見,在未來商業(yè)世界里,任何一家公司,都需要用數據做精細化運營、驅動業(yè)務的增長,任何一種崗位都需要擁有駕馭數據的能力!
這就意味著市場需要熟悉正確的基礎架構以及優(yōu)秀的數據分析人才!
人才的培養(yǎng),市場的需求,可以說在今天這個數字化環(huán)境下,做數據分析,能用數據撬動各項業(yè)務增長,你將同時擁有高薪、話語權、不可替代性和成就感。
因此,面對如此大的市場需求,現在選擇成為數據分析師,絕對是最明智的選擇。
為了幫助職場人提升數據能力,也為了讓那些想在數據分析路徑中深扎的同學更有方向、更有方法地成長,今天為大家?guī)頂祿治龉_課--【4小時斬獲數據分析師必備技能】,協(xié)助大家全面學習數據分析!? ? ??
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01
課程內容科學系統(tǒng)
干貨滿滿
不同于只講數據分析技術和工具的課,本次課程將從0到1全面講解數據分析行業(yè)以及應用場景!
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就年薪30W+數據分析師所需要的能力模型進行拆解,并給出高效學習路線,讓你少走彎路;
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02
硬核專家傾力打造
結合實際案例,講解通俗易懂
知識都是一樣的,真正有價值的是老師的經驗和思維。有經驗的老師不僅能讓你提高學習效率,還能讓你少走彎路。
本次訓練營有兩位經驗豐富的老師授課。
一位是開課吧大數據學科負責人楊國俊老師,有著13年大數據分析領域教研教學經驗,著有《Python數據分析入門實戰(zhàn)》,為美團、騰訊、小米等頭部互聯(lián)網企業(yè)及傳統(tǒng)行業(yè)輸送優(yōu)秀數據分析人才培累計10000+,最高學員薪資50w+,學員平均薪資20w+。
資深數據專家孟光焱老師:騰訊和阿里大數據認證金牌講師。精通Tableau、Finereport、Kettle、Informatica、Echarts、D3.JS、MySQL數據庫、Oracle數據庫、PHP 等技術。
03
專業(yè)老師社群答疑
班班督導鞭策
本次訓練營除了主講老師外,還有專業(yè)的助教老師,你在課程或者做作業(yè)中遇到的問題,都可以在微信群中提問,助教看到后會及時幫你解決。
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另外課程在開課后14天內可以無限次回看,方便大家復習回顧!
04
特別適合這樣的你
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在傳統(tǒng)行業(yè),想轉行/跳槽,渴望進大廠,獲得更好的薪資待遇和職業(yè)前途;
程序員或者測試或運維人員,想深入數據分析行業(yè),成為行業(yè)高手;
數據分析從業(yè)者,想提升大數據分析能力及互聯(lián)網業(yè)務分析能力;
運營、產品經理、財會、HR等職業(yè)想提升自己的數據分析能力的職場人;
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總結
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