5年大厂经验依然失业：不懂这项技能的人，已经被淘汰！

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前几天有一个截图被大家广泛传播，标题是“普适性职业生涯”，内容如下：

虽然大家看完都会笑一笑，但是最后却不得不接受一个事实：

很多人在职场里，会随着年龄增长，变得越来越平庸，而不是越来越优秀。

就像我前段时间，接到一个电话，是一个同学小P打来的：

毕业5年的他，和应届毕业的学弟一起找工作，但是拿到offer的，却只有学弟一个人。

我们复盘一下面试过程才发现，当面试官提出分析一下业务数据的时候，小P都毫无头绪，一脸茫然。

而学弟却给出一个清晰的思路和解决方案，并熟练运用excel、python、R、SAS、SPSS等软件，对数据进行可视化。

此时小P才意识到，拥有数据分析能力，可以让你职场生涯从此脱胎换骨。

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随着大数据时代的到来，大多数公司对数据分析的需求持续攀升，数据分析师如今已成为热门职位之一。

根据清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示：

当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。

虽然身边不少人对数据分析师的了解，还停留在电视剧《我的前半生在》中：

女主罗子君从一个失业10年的家庭主妇，摇身一变成为炙手可热的职场白领。

 

但是，真正帮助罗子君完成蜕变的，就是成为一名数据分析师。

   

就在前段时间，有网友粗略计算了一下，以罗子君消费方式，每个月购买奢侈箱包、定制款鞋子等，如果年薪没有100万左右，恐怕很难承受得了。

 

数据分析师的年薪真的有100万吗？

 

目前数据分析师被《经济学杂志》在2017年誉为 “新的石油” ，数据导向的工作成为很多人的向往之一；

 

在国外，数据分析师平均年薪高达 17.5万 美元，折合人民币 100万 ；

 

在国内，数据分析师年薪比同一个级别的其他职位高20%至30%；

工作经验1年以下数据分析师，基本薪资起步可达 10000元/月 ；2年以上数据分析工程师，薪资高达 30000元/月 以上。

                                                          

打开招聘网站，我们会发现数据分析越来越普遍应用到各个职能岗位，也就是说， 不论你在哪个行业，都会需要数据分析技能。

然而不少零基础入门数据分析师的人，难免会产生这样的疑问：这么厉害的东西，会不会学起来好难？

 

其实你只需要对所在业务有一定了解， 能熟练运用手上的工具，例如 Excel、 SQL、Python等，并有针对性地对数据作分析；

并且将需要把数据分析结果呈现出来，最终变为行动。

因此，我建议找一个靠谱的导师带你入门到精通 ，能够极大程度上提高学习效率 ，避免浪费太多时间。

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5月19日、5月20日、5月21日 晚上八点

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5月19日 晚上8点 
· 用Python分析唐其安通道和买卖点预测

1.场景和工具：Pandas分解Donchian通道指标
2.流程处理: 海龟策略分析建模和可视化
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5月20日 晚上8点 
· 用Python做疫情数据挖掘

1.疫情数据结构解读
2.现状疫情及发展走势分析

3.疫情动态数据可视化表达

4.制作疫情地图

5月21日 晚上8点 
· 用Python分析布林带通道和买卖点预测

1.场景和工具：Pandas分解布林带通道构成
2.流程处理: 海龟策略分析建模和可视化
3.分析结果：买卖点搜索与交易回溯

   往期精彩视频（可看回放）  

1.数据分析必备技能：关联规则实战

2.零基础学Python——用Seaborn制作高级可视化报表

3.快速上手数据分析：文本数据特征提取与建模实战

4.零基础学量化分析—用Python在线平台做量化交易

5.一节课掌握机器学习经典算法—支持向量机

6.Python入门：零基础用Matplotlib制作可视化报表

7.数据分析案例实战：用贝叶斯作新闻分类

8.当图表遇到动画，用Python制作条形竞赛图

9.用Jupyter Notebook挖掘广告投放效果

10.60分钟理清逻辑规则推理—神经网络算法

11.可视化解读机器学习经典算法—聚类算法

12.通俗解读机器学习必备经典算法树模型

13.用Python学习RSI相对强弱指标找到股票买卖信号

14.用Python做时间序列数据分析金融实战

15.预测信用卡交易风险：数据欺诈检测实例

16.利用python分析量化金融——KDJ指标和买卖点预测

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