之前看到一个段子:

以前去面试,HR会问你“精通office吗?”

现在去面试,HR会问你“会Python数据分析吗?”

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大数据时代,无论是数据分析师、研发,到运营、市场、产品经理,「数据分析+数据可视化」的能力都是基本要求。数据挖掘工程师这一岗位应运而生,成为市场争抢的稀缺人才!

逛一下招聘网站,接近50%的岗位都需要具备「数据分析」能力,python数据分析广泛应用于制造、金融、快消、电商、医疗等行业,几乎是职场必备技能。根据招聘网站信息显示,1年左右经验的数据分析师薪资都到了 15-20k 之间,1年以上经验的薪资更高。

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「数据分析」与「数据可视化」已经成为年轻人的职场基本功!

机器学习和人工智能可能是这几年最火的话题了,但其实不论是人工智能还是机器学习,是战胜李世石的阿尔法狗还是各种深度学习模型算法,都是数据挖掘的一个分支。数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛,并且是众多应用的技术基础。

数据挖掘的方法有很多种,除了深度学习和各种算法模型,任何能从数据中挖掘,总结出有用结果的,都叫数据挖掘,所以说,可视化,数据分析,看分布,哪怕是一拍屁股定下来的rule base,都可以算。挖掘使用的工具包含Excel,seaborn,Tableau,SPSS, Numpy,Matplotlib等。

“数学+编程+商业技能”的结合越来越密切,企业对于复合型应用人才的要求越来越高。懂数据分析的人在企业里可以是一个多面手的角色,需要通过数据看本质,利用数据为业务指引方向。

既然数据分析这么重要,我们又可以怎么学习呢?

最后

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