1面試
會 Python 能拿什麼 Offer？算法
有讀者問我，看到如今大廠都在招數據分析師，薪資也很是有吸引力，我會用 SQL 和 Excel，還會一點 Python，能不能去應聘？微信
先說結論：若是你僅僅是會操做工具提取數據，那你離合格的數據分析師還差的很遠。app
緣由是：數據分析有一套標準的工做流程，不是僅僅提數這麼簡單，更重要的是分析和建議。框架
一個專業的數據分析師在對業務作數據分析時，流程通常爲：編輯器
定義問題工具
搭建框架學習
數據提取spa
數據清洗.net
數據分析
數據可視化
總結建議
若是沒有遵循這樣的流程，那得出的報告，每每只能得出結論，頂多定位到問題——
這樣沒有分析結果、指導方案的報告，與其說是數據分析，倒不如說是數據展現而已。
但這些結論業務方可能早就知道了，他們更想知道怎麼辦，怎麼解決。
所以，定義問題、分析數據及總結建議，纔是數據分析師的核心價值所在，也是無數數據分析師仍在持續學習的緣由。
若是你還僅僅停留在工具操做者的層面，天天機械的跑數，必定要重視起數據分析能力的提高，不然，很容易被一樣精通工具的新人所取代。
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談一談學習方式
說到學習，大部分人也存在相同的誤區，即認爲掌握了 SQL、Excel、Python 三大件，就所向披靡了。
下圖是數據分析流程中所須要的能力及工具，能夠看到，SQL 和 Excel 只能完成數據提取和數據清洗，如今大熱的 Python，也僅能作到數據清洗和可視化。
而一個合格的數據分析報告，必定要包括這幾點要素——是什麼問題，是誰的問題，是多大的問題，以及最重要的建議：要怎麼作？
這就要求數據分析師不光會使用工具，更能掌握業務理解能力、數據方法論等。
而這些能力，無不須要經過大量的實戰演練，須要豐富的落地場景和案例去習得。
目前你們主流的學習方式主要有這幾種：B站擼視頻，買書自學，以及學習課程。
1. 先說擼視頻這種方式。
許多想學數據分析的人收藏夾裏都有數百個的視頻，但大部分可能都是「馬了就是作了」，真正打開的沒有幾個。
並且，視頻來源參差不齊，其中大部分仍進侷限於數據分析工具的操做演示，以及用很是簡單的案例（如期末考試成績、男女員工比例等低級場景）去講數據，和真實情形相差甚遠，用一個圖簡單表示的話大概是這樣。
這樣，一到工做中，依舊沒辦法解決問題，由於根本沒有基於真實場景，因此真實案例很是重要。
2. 再說下自學的方式。
不可否認有的人自學能力很強，但不是每一個人都這麼強。人是有惰性的，在沒有壓力、沒人監督的狀況下，學習效果很是難以保證。
並且和看視頻同樣，自學每每依舊偏重於工具、理論的學習，沒法結合真實場景，容易出現紙上談兵的現象，不推薦用這種方式。
3. 最後談一下培訓課程。
不少人把課程妖魔化，以爲只要是培訓就是浪費錢，其實大可沒必要。
要是聽課沒用，那大大小小的學校就沒有存在的必要了，有人引領，能夠少走不少彎路，經過科學的教學手段，也能得到更好的效果，更高效便捷。
培訓課程的優點是能夠系統的學習各個數據分析技能，並結合必定的案例。但市場上常見的培訓課程通常都存在如下幾種問題：
內容缺少質量和深度，浮於理論，沒有落地場景；
更傾向於 Python 或某一種工具，不能全面構建數據分析技術體系；
空談算法，沒有業務案例，沒法覆蓋產品、運營等實用場景；
········
這種「學習」天然沒法保證效果，即使學完，也不能幫你就業，浪費了大量的時間和金錢。
學習要付出大量的時間和精力，沒有人想作無用功。因此，選擇一個靠譜的課程，就顯得尤其重要。
推薦你們選擇拉勾教育《數據分析實戰訓練營》，不光能學數據分析，更能保你就業。
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4大領先優點，助你升職加薪進大廠
爲何推薦拉勾？這個課程有幾個優點，是你從別的地方沒法得到的。
1.學的全面：
數據分析工做中須要涉及的能力和場景所有覆蓋，讓你不論去什麼行業都能絕不費力。
這是課程大綱，十個階段，九大能力，從工具到方法，從思惟到業務。比起只教你Python或者SQL的課程，高出了幾十個段位。
2.學的有用：
光懂工具不懂業務，不仍是工具人？
課程索性所有基於真實案例，都是完整的一個項目，涉及電商、教育、金融····多個領域，全程讓你上手，學會了，直接就能在工做中照着用。
3.能保就業：
不少其餘的課程也自稱能內推，但培訓機構哪來的企業資源？他們的內推不過是把你的簡歷扔進HR羣裏而已，別人看不看也不必定。
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專家陣容：
格蘭傑老師-拉勾網首席數據專家 （P10）
10年數據服務/電商/互聯網/金融/電信/遊戲和團隊管理經驗
工做經歷：滴滴/字節跳動/平安銀行。
三豐老師--數據分析專家
技術總監，13 年技術崗位經驗，資深數據專家。
工做經歷：中華網/實達軟件。
無忌老師--數據分析專家
對外經貿統計學專業出身，8 年資深數據分析工做經驗。
工做經歷：百度/愛奇藝/新浪。
……
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本文分享自微信公衆號 - 州的先生（zmister2016）。
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