知識星球
大資料因為其背後蘊含的價值，被《經濟學雜誌》在2017年譽為“新的石油”，資料導向的工作也成為很多人的嚮往之一，特別是資料分析。
“到 2020 年，企業基於大資料分析的支出，將突破 5000 億美元，大資料在未來四年內，能幫到全球企業賺取約 1.6 萬億美元的收入紅利。”
——國際知名資料公司 IDC
然而對很多人來說，它還只是個模糊的概念，總覺得離自己很遙遠。其實並不然，領英早在2016年釋出《中國最熱職位人才報告》中提到：全球基礎資料人才缺口已經增至 1500 萬之居。無論是企業還是個人來說，掌握資料相關技能就掌握了未來。
資料分析 = 未來必備技能？= 趁早抓住？
有的人可能會問：“我不想成為資料分析師，那麼是不是我就不用學這項技能？”，答案當然是：
它是幾乎是各行各業的“萬金油”，升職加薪的利器，原因是：
（1）有業務決策需求就離不開資料分析，尤其是資料分析思維。
這幾年，筆者從最初簡單的資料報表的維護開發、建模到各行各業的業務問題解決方案，接觸到了更多資料分析領域的核心技術以及思維，越來越覺得資料分析，是決業務問題的有效工具，是可以“活在未來”的思維，透過資料來對現實事物進行分析和識別的能力，就像如下所說一樣:
“用分析的角度、 嚴格、 系統地思考業務問題， 然後得出能夠影響這些資料的解決方案。 ”
– Michael O’Connell, TIBCO 的高階分析總監
所以在大資料、人工智慧的浪潮裡，只要公司有業務決策需求，都離不開資料分析這個“工具“。不懂資料，熱門職位很大程度上會失之交臂，即使在若干年前入職大平臺如阿裡、滴滴、騰訊等，在大資料的浪潮裡，也會被新人拍死在沙灘上。
（2）除了專職資料分析師，有更多的職位開始對資料分析技能有需求
回想一下，我們日常生活中每天都會接觸的場景：從微信朋友圈、簡訊推廣，淘寶京東等電商的商品推薦 ，今日頭條、抖音等媒體的內容推送 ,甚至到出行路線最佳化，這背後都嚴重依賴於以資料為基礎的決策結果。無論你是處於公司中的哪個環節，從專職資料分析、市場策劃、銷售運營、到客戶服務，都需要掌握資料分析技能。
另外 ，2016 年教育部批准北京大學等為數不多的學校開設 “大資料分析” 相關專業，也就是說，科班出身的分析師，要到 2020 年才可能會出來工作，而如果現在入行或者學習資料分析技能，到時候也是資深人士了，搶先一步，佔領先機，未來絕對是各行業內的領導者。
“學習如逆水行舟，不進則退”，在這股大資料浪潮中，你是選擇逆流而上，還是進入湍流？想必你心裡一定有數。
資料分析 = 現今稀缺技能？= 高薪？
大資料在帶來極大商業價值的同時，也面臨著巨大的人才需求。據數聯尋英釋出的《大資料人才報告》稱：目前我國大資料人才僅 46 萬，在未來 3 – 5 年內大資料人才缺口達 1,500,000 之巨。
資料人才缺口，遠比你想象的還要大。所以資料人才在就業市場的待遇好到令人仇恨，根本不足為奇。即使沒有學歷文憑的優勢，有資料分析技能的加持，你也能找到一份“高薪”職業。
更不必提像阿裡、滴滴、網易這種依賴於資料的大平臺了，求職時的選擇多一倍，“錢”途更廣。
（資料來源於拉勾、獵聘、51job、以及智聯等資料分析崗位招聘資料）
除了高薪之外，資料分析的熱門搶手，還體現在以下幾個方面：
1）廣泛的行業適用性：目前，資料分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動網際網路、計算機軟體以及金融，總佔比64%，同時非典型資料產業，潛移默化、迅速崛起。說明資料分析是各個行業都是通吃的技能，且都能期待不錯的收入水平。
2) 職業發展具有多樣性。初期發展方向可以細分為BI專家、模型演演算法專家、業務分析專家。圈內不乏這種經典案列：技術崗沉澱資料分析思維和技能，轉戰產品經理、運營經理、管理經理、甚至是公司層面的Sales， 且都是同期的佼佼者。
3) 入門並不難，並且越久越香。很多資料分析師並非都是科班出身，不乏來自經濟、管理、化學、甚至英語專業，入門資料分析師並沒有我們想象中那麼難，相反是可以快速入門的高薪、市場急缺的、發展空間大的熱門職業。一旦你在拉勾、獵聘等大的招聘網站上釋出職位跳槽資訊時，幾個小時內絕對會被HR、獵頭鎖定。
短短的二三年時間，各行業的研究報告表明，大資料在現在、甚至未來都會是各個公司的核心資產，並且其商業價值會越來越高，並且在很長一段時間內供不應求。 我相信只要你已經入門資料分析，加持熟練的業務知識，之後的職業道路相對會順利很多。
讀到這裡也許你現在已經剋服心理困難，決定不要做個圍觀者，而是時代的領導者，作為零基礎的小白或者是有一定基礎的高手，我該如何在資料分析的道路上越走越遠？
新手小白 + 矽谷權威學習平臺 = Get 資料分析技能
因為稀缺所以高薪，新一批人才缺口紅利下，動作快的人才能掌握先機。入門資料分析，優達學城（Udacity）是高效、靠譜的選擇。
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優達學城（Udacity）是由 Google 無人車之父 Sebastian 建立的矽谷前沿技術學習平臺，其奈米學位專案是 Udacity 與 Google、亞馬遜、Facebook、AT&T; 等科技行業領導者共同打造的學習認證專案，幫助學員成為能驅動企業創新變更的搶手人才。
加入課程，你將透過高效系統的學習曲線、緊貼市場需求的技能圖譜、緊密及時的答疑輔導，幫你快速入門、精通資料分析，快人一步成為稀缺人才。
這門課程的一大特色，就是透過挑戰矽谷名企實戰專案來學習，讓你透過動手真的深入掌握技能，為簡歷增加寶貴的實戰經驗，俘獲名企 HR 的芳心。你能夠挑戰的實戰專案有：
Project 1 揭秘北上廣空氣質量
獲得北上廣等 5 大城市 PM 2.5 資料，分析空氣質量變化趨勢，學習從提問到視覺化分析結論的資料分析流程。
Project 2 探索共享單車使用者行為規律
用 Python 分析共享單車行程和使用者資料，分析最熱路徑、最典型使用者等資訊；編寫互動式程式碼來查詢資料，使用描述性統計學分析。
Project 3 探索電影/槍支管理/體育賽事真實資料
獲得來自 TMDB、醫院管理系統、FBI 資料庫的精選真實資料集，使用 NumPy 和 Pandas 完整體驗分析流程，分析高票房電影有哪些共同點、什麼樣的球隊容易贏得比賽等真實世界問題。
Project 4 揭秘“冰與火”戰役制勝因素
獲得《權力的遊戲》戰爭資料，分析影響戰爭結果的因素，溫習從提問到視覺化的分析流程，並找到隱藏在文字中的戰役制勝法寶！
課程完成後，你將擁有夯實的知識基礎，併在打磨實戰專案的過程中累積經驗。實戰專案經驗均可寫入簡歷，為求職面試加分！
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