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。


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,这有一份由开课吧提供赞助,并由廖雪峰大神历时3个月打磨出来的《数据分析必备技能》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。这份不可或缺的宝贵资料原价值1599元,现在我们为大家争取到了20免费领取名额仅限前20名哦)。


学完这套资料你将得到哪些收获?


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

        1. SQL基础语法

        2. SQL表连接

        3. SQL普通函数

        4. SQL窗口函数

        5. 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


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