超過59%企業(yè)，將提高數(shù)據分析崗位數(shù)量

----一流的數(shù)據分析師，年薪輕松突破50萬

想必同學們看到這個數(shù)據并不驚訝，如今在中國，各行各業(yè)對數(shù)據分析崗位的需求日益提高：在線社交媒體，希望通過數(shù)據時刻洞察用戶關注什么，提供相應內容和廣告；金融巨鱷，希望能從大量數(shù)據中獲得深層信息，時刻預測行業(yè)走勢；BAT等頂級科技企業(yè)，紛紛生產大數(shù)據產品，為其他行業(yè)提供以數(shù)據為基礎的服務……

對于正在學習或者考慮入行的同學，最擔心的無非是：通過學習是否就可以掌握脫穎而出的硬技術實力，最終獲得堪比一線工程師的薪資。

在我看來，數(shù)據分析除了要通過對不同工具的熟練掌握，更需要在大量的學習和訓練中，培養(yǎng)自己對業(yè)務和商業(yè)的敏銳洞察、深度理解、高效溝通和軟實力上的優(yōu)勢。一個簡單的標準是：是否通過非常嚴謹?shù)目茖W訓練，懂得如何提出假設、用數(shù)據檢驗假設、并且規(guī)范地寫作和表達？

從簡單的雇主思維來講，為什么企業(yè)愿意花 50 萬年薪來尋找一個這樣的數(shù)據分析師呢？因為你的技能和經驗都無可替代，你掌握著這個領域最稀缺的技術（技能）組合，同時擁有超越他人的經驗，在硬實力（技術和工程能力）和軟實力（商業(yè)分析能力）上均成為了最一流的人才。

那么，作為一個普通在校學生或是現(xiàn)在想要考慮轉行進入數(shù)據科學領域的人來說，有沒有既快速又同時能打下堅實技能基礎同時累計實際經驗的方法呢？

我的回答是：有。如今的互聯(lián)網如此發(fā)達，對于全球最稀缺的人才，硅谷的前沿技術學習平臺優(yōu)達學城 Udacity 很早就為全世界的人才量身定做從零成為行業(yè)頂尖數(shù)據分析師的課程。

優(yōu)達學城（Udacity）是由 Google 無人車之父 Sebastian 創(chuàng)建的硅谷前沿技術學習平臺，其納米學位項目是 Udacity 與 Google、亞馬遜、Facebook、AT&T 等科技行業(yè)領導者共同打造的學習認證項目，幫助學員成為能驅動企業(yè)創(chuàng)新變更的搶手人才。

Udacity 聯(lián)手 Kaggle x Tableau 開發(fā)的硅谷數(shù)據分析課程，專為四類需求量身打造：

1?轉行必備：業(yè)余時間掌握數(shù)據分析，輕松實現(xiàn)職業(yè)轉化；

2?職業(yè)精進：用數(shù)據驅動增長，成為職場中的搶手人才；

3?學生就業(yè)：根據職業(yè)需求量身設計，比你的同學搶先一步；

4?興趣愛好：發(fā)現(xiàn)、探究數(shù)據的秘密，親手實現(xiàn)自己的想法。

交互式學習：邊學邊練，及時鞏固，將復雜的課程分割成短視頻，利用碎片化時間學習。

以實戰(zhàn)項目為中心：直面未來工作中將遇到的挑戰(zhàn)，將知識轉化成能解決工作中實際問題的能力。

逐行代碼審閱：配合著項目的進行，還會有導師指出你的代碼的不足，讓你的代碼更加簡潔規(guī)范。

一對一導師輔導：有針對性的快速解決問題，避免了線上學習無人指導的尷尬。

通關學習群：就像打游戲通關一樣，和同學一起項目通關，體驗不一樣的感覺。

加入課程后，你將從零開始，熟悉符合硅谷標準的數(shù)據分析流程，掌握從數(shù)據清洗到數(shù)據可視化各環(huán)節(jié)的關鍵技能，最終成為頂尖數(shù)據分析師，獲得硅谷認證。

下面的視頻簡短介紹了課程大綱：

Udacity 一向奉行「在實踐中學習」（Learning by doing），課程學習過程中，你還有機會挑戰(zhàn)?9?個硅谷實戰(zhàn)項目，將所學的知識運用到真實項目中，在鞏固知識的同時為積累項目經驗：

數(shù)據分析（入門）

實戰(zhàn)項目一：探索天氣趨勢

該項目將初步引入SQL，并介紹如何從數(shù)據庫下載數(shù)據。你需要分析本地和全球的氣溫數(shù)據，將你所在地的溫度趨勢與全球溫度趨勢進行比較。

實戰(zhàn)項目二：探索美國共享單車數(shù)據

你需要借助Python完成對美國 3 個城市的共享單車行程數(shù)據的數(shù)據分析。你將編寫代碼來清理數(shù)據，計算描述性統(tǒng)計數(shù)據，并實現(xiàn)數(shù)據分布的基本可視化。

實戰(zhàn)項目三：探索數(shù)據集

在該項目中，你需要選擇一個優(yōu)達學城提供的數(shù)據集，并使用 NumPy 和 Pandas 對其進行調查。從提出問題開始到分享得出的結論，你將完成數(shù)據分析的完整流程。

實戰(zhàn)項目四：分析 A/B 測試結果

在該項目中，你需要依據一個反映某實驗數(shù)據的已知數(shù)據集，運用統(tǒng)計學技巧回答數(shù)據相關問題，并提交一個報告闡述你得出的結論和建議。

數(shù)據分析（進階）

實戰(zhàn)項目一：測試心理學現(xiàn)象

在這個項目中，你需要使用描述性統(tǒng)計和統(tǒng)計檢驗來分析實驗心理學經典成果——斯特魯普效應，闡述你對數(shù)據的理解，并根據最終結果通過統(tǒng)計推斷得出結論。

實戰(zhàn)項目二：探索和總結數(shù)據

在該項目中，你需要選擇一個優(yōu)達學城提供的數(shù)據集，并使用R和探索性數(shù)據分析技巧探索某一數(shù)據集的分布、特性和異常值。

實戰(zhàn)項目三：清洗和分析數(shù)據

真實世界里的數(shù)據很少是完全干凈的。在該項目中，你會使用 Python 收集不同來源的數(shù)據，評估其質量和整潔度然后進行清洗。在 Jupyter 筆記本中記錄你的清洗過程，使用 Python 和 SQL 進行分析和可視化操作。

實戰(zhàn)項目三：創(chuàng)建一個 Tableau 故事

在這個項目中，你需要運用 Tableau，將數(shù)據集中包含的故事或數(shù)據的趨勢和模式可視化處理。你的作品需要體現(xiàn)數(shù)據可視化的理論和實踐，利用視覺編碼及有效溝通達到有效溝通的目的。

課程完成后，你將擁有夯實的知識基礎，并在打磨實戰(zhàn)項目的過程中累積經驗。手握共 9 個實戰(zhàn)項目經驗的你，更可以將項目經驗寫入簡歷，為求職面試加分！

限時免費試聽

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的要成为年薪五十万的数据分析师，除了技术还需要什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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