上海博为峰软件技术股份有限公司旗下的职业教育培训品牌学掌门以企业需求为导向，已开设软件测试、数据分析、Web前端开发、Java、Java+大数据、超全栈开发（web前端+Java+python）、Python全栈开发与人工智能、Python大数据分析、BI商业数据分析、移动端开发、大数据等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。

　　同时，学掌门将持续推出更多的品类、班型和课程，帮助在校大学生和在职人群，选择更合适的课程，并通过自研的入学测评系统综合判断学员的学习能力和适合学习的课程/难度，提供差异化、个性化教学方案，全面实施分层教学，逐步实现因材施教的差异化，较终实现职业教育的个性化。

　　学掌门数据分析就业班通过线上线下、直播录播与平台结合的方式 ，让学员在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升：从基础的数据分析理论方法到必备的数据分析算法，再到流行的数据可视化技术以及基于Python的大数据分析语言，直至时下热门的BI大数据分析技术。学掌门构建全栈数据分析课程，搭配热门行业真实项目实操，使您成为在互联网、零售、金融等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告，提供决策的新型复合型大数据分析/挖掘人才。

　　课程优势

　　广度：传统数据分析 + 商业智能BI + 可视化数据分析 + Python数据分析 + Hive大数分析+人工智能；30+项目案例全程贯穿 + 企业级商业数据分析案例剖析精讲

　　深度：BI商业分析—>数据分析—>大数据分析—>数据挖掘—>机器学习—>推荐系统—>机器视觉（选修）

　　价实：直播+录播（赠送） + 企业导师周末加餐 + 入学即送价值8800元人工智能专业课程 = 物超所值

　　就业：就业面广，即可以从事BI、业务数据分析相关的管理线，也可以从事Python数据分析相关的技术线

　　高薪数据分析师，没你想得那么简单！

　　如何成为一名数据分析师，并不像如何成为一名程序员那么有章可循。高校都没有专门的数据分析专业，有的也是传统统计学范畴的。很多人都不是很了解数据分析究竟该学些什么，那么我们如何通过学习数据分析来改变自己的职业道路，改变自己的人生呢？首先我们先看一个故事。

　　对数据分析师的误解

　　直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。

　　家人：“数据分析?分析什么东西?”

　　家人：“是软件工程师吗?会编程吗?”我：“...不是，不太会。”家人：“那是管理层吗?”我：“还...还不到级别。”家人：“那是商务人员?做市场或销售。”我：“...也不是，不过我们辅助他们作决策。”家人：“决策不都是老板说了算吗?你们到底做什么?”我：“......来，我去给您加点水。”  除了家人朋友，很多时候，同公司内部的人也会比较困惑，数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告......每个人的理解都不一样。“小陈，你能给我发一个去年一年的xx页面的访问量吗?较好是以，行业，公司规模作为纬度的，浏览量和 UV 都要。”在数据分析师眼中，这样的场景早已司空见惯。由于我们对 SQL 等数据工具轻车熟路，很多部门就会直接找我们要数据，但并不会说清楚前因后果。这样不仅浪费分析师时间，也并不能解决业务人员的需求。数据分析，被很多部门漏看了“分析”二字。

　　数据分析师的正确姿势

　　数据分析师的正确姿势应该是什么样?互联网公司的优势在于，运营过程中产生大量数据，这些数据可以通过一些手段转化为决策的动力。数据分析师，就是这其中的结合点。产品，营销，销售等部门，都会有不同的需求。 例如： 产品经理较关心的，是 A/B 测试的数据，用以决定产品的效果营销团队，在乎营销渠道反馈与结果的数据，以便设计下一个营销战略销售，关心客户的购买率，保留，以及追加销售时机等

　　合格数据分析师的知识体系

　　1. 统计相关的数学知识

　　数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)较好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是较高的。

　　2. 趁手的工具

　　对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的；如果，能熟练使用一款数据可视化工具，比如Power BI，就更好了。对于数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。

　　3. 业务理解能力

　　业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至较终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

　　4. 逻辑思维

　　理工男都具有的思维。

　　对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

　　对于数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

　　对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是较高的。

　　5. 大数据可视化工具

　　数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

　　对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

　　对于数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，如可视化工具tableau，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

　　对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

　　6. 协调沟通

　　不是业务，胜似业务！

　　对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要

　　对于数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

　　对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。

　　除此之外，还需要掌握基本的数据分析思路、方法、工具、应用相关知识，爱数据学院的<基础差入职数据分析就业班>就是一个培养数据分析师全面技能的课程。 通篇看下来，做一名合格的数据分析师真的是相当不容易，行业人才紧缺和待遇之高也是可想而知，有媒体报道，在美国，数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而互联网公司，薪酬也要比同级别其他职位高20%-30%，而且颇受企业重视。所以，同学们努力吧，也许未来你就是那个穿梭在大城市较CBD的级数据分析师。