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

　　数据分析师的职业规划之路

　　“数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。”

　　数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是较具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。

　　刘普成是较懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身，做过公务员，这位业界经验丰富的大牛，曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚，对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的理解。现在，他担任滴滴出行数据分析团队的负责人，统筹这家体量巨大的公司随时产生的海量数据。

　　作为一个成长经历颇为不同的经验丰富大牛，他认为，推动一个人进步的本质原因是开放的心态和兴趣。硕士毕业后，他没有像大多数同学那样出国读博，或顺理成章进入金融业，而是选择在互联网界进行数据方面的探索，寻找一些“新”的东西。随着专业能力的提升，又开始深入学习互联网行业的其他技能，拓展自己的知识领域。

　　八年时间，从一名普通的数据分析师，成长为精通技术和业务的数据科学家，刘普成发现，数据分析师在不同阶段需要掌握不同的能力，本质上，是让自己的视野更开阔。

　　他认为，不同层次的数据分析师，在力所能及的范围内做到较好，即为：

　　初级：提出一个业务问题，可以用数据进行回答，并能增加合理的数据结构、与业务的关联度，以及，数据是对的。

　　中级：有能力独立完成高质量的数据分析报告，如产品规划、市场活动等，可以cover住从前期规划到中期细节完善再到后期评价分析的整个过程。

　　：独当一面的分析师，可以负责一个子产品(一组模块)级别的项目，带领一个团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。技术方面，能掌控数据分析的整个过程，对数据采集、埋点、造型、进入数据仓库的清洗有良好的手段。可以回答数据能够回答的任何问题。在这里，能与不能的定义边界是，数据分析师用尽了所有可以想到的办法。

　　“三到五年内应该可以达到中的水准，当然，这要看个人努力程度了。”他说。在技术提升的同时，数据分析师还必须考虑职业发展规划的问题。

　　数据分析师的职业发展，是八年来刘普成一直在思考的问题。产品、运营、研发等岗位的从业者，都有机会晋升为一家公司的核心成员，与之相比,数据分析的工作却没有非常明晰的上升通道，似乎常常局限在被需求的技术工种。

　　刘普成花了几年时间来提高自身技术水平，同时开始探索数据分析师的出路，逐渐发现, 数据分析恰恰是较具潜力的一项工作，只不过背后蕴藏的机会被大多数从业者忽略了。站在数据高地的人，更容易培养宏观、全面的视野，这为一个人的职业发展，带来了天然的优势。

　　数据分析师不能只成为一个技术，要成为可以影响公司运作的人。结合自身经历，刘普成认为数据分析师在进阶的道路上有如下选择：

　　1、成为数据技能超强的产品经理

　　产品经理的工作非常综合，既考验创意创新，也需要对用户行为和产品的逻辑进行深入的研究，经验丰富的数据分析师往往视野开阔，容易站在宏观层面去思考内在的联系。

　　的数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书，向产品经理发展，思维方式的优势，很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。

　　2、成为数据指导业务的运营VP

　　数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息，解答市场运作的问题，指导高层的业务决策，进行的数据挖掘或广告投放。事实上，这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。

　　心理学、经济学和统计学加持的数据分析师，拥有普通运营人无法拥有的利器，以此作为切入点做运营工作，具有后来居上的潜能。

　　3、成为管理或战略

　　事实上，除了公司高层，数据分析师是站在高处俯视全局的人。一家互联网公司的各项工作，几乎都可以在数据上直观体现出来。

　　强大的分析和思辨能力，使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为，成为一个谋划者甚至决策者，是数据分析师可以上演的逆袭。

　　4、成为博学广识的数据科学家

　　随着商业的发展，越来越多的行业需要处理数据的，互联网+正渗透到广告、量化金融等各种各样的领域。数据分析师应保持开放的心态，多多学习视野之外的领域，成为既懂技术又懂业务知识的。

　　互联网行业的优势在于，与其他行业相比，这个领域的公司可以采集到全面的数据，并以此进行研究应用。数据分析师站在数据之巅，更加有机会时刻参与到业务中去。数据背后，每一个觉醒的分析师，都可能成长为互联网公司的核心。

　　数据分析师千万不要认为自己只是一个技术人员。刘普成的经历，比起数据库、统计、业务理解程序等硬性技能，严谨的工作态度、良好的沟通能力、迅速的学习能力以及随时随地的好奇心，这四项软实力，是数据分析师突破自己的决定性因素。

　　从业多年，置身互联网行业，刘普成有一个特别深的体会：

　　数据分析师不要只站在岸边看业务岗位的同事们游泳。半年都不懂业务的数据分析师是没有进入状态的。从技术人员到公司核心，数据分析师需要用开放的好奇心不断拓宽知识的疆界。

　　数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，具有良好的发展前景，但成为螺丝钉还是成为龙头，这里面的裂变和跃迁，需要每一个数据分析师怀着好奇心精神不断拥抱新的领域，尝试新的可能。