每天学习俩小时 成为顶级数据分析师

据英国一项职业调查研究显示，掌握数字力的员工，在收入方面，高于普通员工30%；在失业率方面，低于普通员工50%。

对比互联网各个岗位的裁员程度可以发现，数据分析相关岗位正在不断的扩招，已经成为了这波逆流中的黑马，什么原因导致的数据分析人才如此紧缺？

因为数据分析是大势所趋，未来的发展空间会大有可为。随着5G网络即将商用，企业每天将会产生海量的数据，BAT日均数据更是达到了PB的级别，数据分析相关岗位才会存在着巨大的需求缺口。

长此以往，企业要用尽可能少的人才，来满足尽可能多岗位的诉求，可以这么说，数据分析将会是每个程序员个人能力最重要的补充，也是BAT这类大公司急招人才的必备技能。

从上面可以看出，数据分析人才是市场上稀缺的人力资源，而企业对数据分析的需求却急速上涨。在大量数据分析人才涌入市场之前，你要抢先一步抓住这波红利。

几乎所有岗位都需要数据分析技能。无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都需要掌握数据分析技能。在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具”。不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂。

但是一提数据分析，很多人就觉得无从下手，知识点零散总是抓不住重点，学习起来相当吃力。

别急，这有一份大牛历时3个月打磨出来的《零基础自学大数据全套教程》的视频学习资料，由浅入深系统化的讲解，内容详尽。基本囊括了平时学习工作中经常用到的分析方式，特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。

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学完这套资料可以给你将会得到哪些收获？

1. 44个知识点纯干货内容，每天2小时，5天掌握数据分析必备技能；

2. 对照自己掌握知识点进行查缺补漏，帮助你扫除知识盲区、重构知识体系。

具体详细的资料内容：

1

基础-Excel数据可视化

1. Excel经典10种数据表

2. Excel函数offset的3种动态图表

3. Matplotlib 5个必会基础用法

4. Matplotlib 5种常用图表绘制

5. Matplotlib2种三维图形绘制

2

基础-Python数据可视化

1. JIE BA分词绘制词云图

2. Pandas中的绘图函数

3. 统计与机器学习-散点图矩阵

4. 统计与机器学习-逻辑回归

5. 3步轻松绘制决策树

3

进阶-使用SQL实现数据操作

01. SQL基础语法

02. SQL表连接

03. SQL普通函数

04. SQL窗口函数

05. SQL优化

4

进阶-K-means聚类分析

1. 利用K-Means聚类分析做客户分群

2. 利用客户关系模型对客户进行细分

3. 3种工具快速实现客户价值分析

4. 案例：互联网金融行业客户价值分析

5

高级-数据挖掘逻辑回归

1. 数据挖掘应用前景

2. 逻辑回归预测算法

3. 信用评分卡

4. 建立评分模型流程和统计量

5. 生成信用评分模型

本文就到这里了、有需要的希望你把握机会哦。