很多人会觉得说,数据分析是一门职位,那么最近这几年,这个职位热度很高,所以总有人说,现在学数据分析是不是已经太晚了,没有机会了,竞争太激烈了。如果单纯从数据分析师的职位来说,这么说是对的。
但现实是,无论你做产品,运营,绩效管理,还是做研发,系统架构,在数不清的场景下,数据分析其实是基本功,它不是一个职位,而是一个技能。前几天在旧金山,跟Airbnb的朋友聊天,其实话题基本没离开数据,无论是转化率提升,用户满意度诉求,还是高端用户的筛选和价值提升,以至于风控和减少理赔损耗,通过数据挖掘,大量的工作值得去做。
有人说觉得,不至于吧,连系统架构都需要数据分析?当你拥有几万个线上运行的服务实例,掌握大量的物理硬件和虚拟服务资源,对接数不清的资源监控数据和报警信息,你如何抓大放小,如何理清脉络,如何把握重点,如何对整个结构提出优化和升级方案,完全依赖于成熟的方案和经验?开什么玩笑,数据决策依然是这里必不可少的一环。其他岗位,以此类推。
因此,我们才会说,学习数据分析,无论你的职场目标是什么,基本都是必须的,而且不会过时。
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,常常毫无头绪,搞不清关键数据。有的人觉得花了很多钱,报了不少课程,但收效甚微。
在此疾速成长的科技元年,编程就像是许多人通往无限可能世界的门票。而在编程语言的明星阵容中,Python就像是那位独领风 骚的超级巨星, 以其简洁易懂的语法和强大的功能,脱颖而出,成为全球最炙手可热的编程语言之一。
Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ,但“人红是非多
”,导致它平添了许许多多的批评,不过依旧挡不住它火爆的发展势头。
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