BAT的数据分析师,是如何精进技术的?

2019-09-16 08:44 稿源:挖数公众号  0条评论

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最近常听到的一个观点是,未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位,但早 AI 一步取代你的,可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel,但你真的懂数据么?

同样一个意思,用数据方法来表达和非数据方法表达,完全是天壤之别。

例如汇报工作,要向领导表达销售额略有增长的意思:

表达一:相较于上个月,这个月销售额略有增长。

表达二:销售额环比增长12%,领先竞争对手 4 个百分点。

表达三:近三个月销售额增长率分别为9%、15%和12%,其中线下销售额基本平稳,销售增长主要由线上业务带来。下一步可以在线上新用户转化流程上多做优化,同时减少线下投入。

如果你是领导,你更青睐于哪一种?

据英国一项职业调查研究显示,掌握数字力的员工,在收入方面,高于普通员工30%;在失业率方面,低于普通员工50%。

数据时代,“分析”技能更吃香

数据分析的本质,是通过总结数据的规律,解决商业问题。

职场寒冬,人人自危,不必赘述,但能够洞察数据规律,做出驱动业务高效增长决策的人才,很可能是寒冬中的篝火。数据分析能力是容易被忽视、却又在工作中不可或缺的“硬技能”。

之所以说数据分析是职场的必备技能,主要有两个原因:

1/ 几乎所有岗位都需要数据分析技能。从微信朋友圈、短信推广,淘宝京东等电商的商品推荐 ,今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化,这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。无论你是处于公司中的哪个环节,从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务,都要求掌握数据分析。

*招聘信息取自拉勾网

2/ 几乎所有行业都需要数据分析师。目前,数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业:移动互联网、计算机软件以及金融,总占比 64%,同时非典型数据产业,潜移默化、迅速崛起,数据分析成为各个行业都是通吃的技能,且都能期待不错的收入水平。

在大数据、人工智能的浪潮里,只要公司有业务决策需求,都离不开数据分析这个“工具”。不懂数据,热门职位很大程度上会失之交臂,而专职的数据分析师,也“因为稀缺所以高薪”。据数联寻英发布的《大数据人才报告》称:目前我国大数据人才仅 46 万,在未来 3-5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人仇恨。

3 个月,把「数据分析」技能写进简历

缺口意味着机会。企业用人需求与高校人才供给间存在着巨大的鸿沟,数据分析人才是市场上稀缺的人力资源,而企业对数据分析的需求却急速上涨。

正确的学习方式,就是先构建系统的学习体系,并在实践中习得应用的方法。来自硅谷的优达学城 Udacity 的数据分析纳米学位,能帮助你看清方向。

Udacity 由 Google X 实验室的无人车之父 Sebastian Thrun 创立,课程与 Amazon、Google、Kaggle 等全球领先企业联合开发。在 MOOC 发展较为成熟的美国,Udacity 为毕业生颁发的「纳米学位」相当于“名企敲门砖”。

2016 年登陆中国后,与更多中国企业达成合作,腾讯、京东、唯品会等互联网名企,都将 Udacity 纳米学位项目作为员工的内部培训内容入职的 Udacity 毕业生甚至可以获得公司的“学费返还”,纳米学位在中国的影响也在逐渐扩大。

数据类课程也是 Udacity 的明星课程,为满足不同人群需求,Udacity 推出了多种不同类型的课程:如目标职场晋升的「商业数据分析」、目标求职转行的「数据分析师」、培养数据思维的「数据洞察与说服技巧」,以及更多进阶课程如数据科学家、数据工程师等:

数据科学学院核心课程

Udacity 始终秉承「Learning by doing」的教学理念,项目围绕零基础学员,举几个纳米学位中的项目示例(均可写进简历):

项目示例 1 揭秘网红咖啡店的商业决策

获得网红咖啡店的经营数据,通过商业数据分析提供下个季度的经营策略。快速入门 Excel 报表和 SQL 数据库。

项目示例 2 探索共享单车用户行为规律

用 Python 分析共享单车行程和用户数据,分析热门路径、典型用户等信息;编写交互式代码来查询数据,使用描述性统计学分析。 

项目示例 3 揭秘“冰与火”战役制胜因素

获得《权力的游戏》战争数据,分析影响战争结果的因素,温习从提问到可视化的分析流程,并找到隐藏在文字中的战役制胜法宝!

实战项目 4:探索性分析红酒品质、总统募资数据

使用 R 分析“什么物质在影响葡萄酒评分?”“总统候选人性别如何影响他们获得的财政捐助”等真实问题,并得出属于你自己的结论。

完成纳米学位后,你将拥有至少4- 5 个能够写进简历的项目经验,帮助没有经验的学生、缺乏项目经验的转行人士,在实践中快速习得技能。

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