数据已经成为很多企业的重要资源，数据分析已经成为了各行业的指导军事，但是数据分析师的工作从来都不是容易的。
如今，数据分析师是一个互联网从业人士转型最快捷的入门职位，人工智能、大数据都要依附于数据分析。很多人也因为前途发展，纷纷转向数据分析师。
小编有位朋友，做过互联网一年运营，想转型数据分析师，在公司运营期间自学了统计学、数据库、Python编程等等一些列数据分析师必备技能，加上985院校毕业，这样肯定会找到一份很棒的数据分析工作吧。
他在原公司呆的时间越长就越想跳槽，就在去年下半年，跳槽数据分析却屡屡遭拒，既懂运营又懂数据分析，这么好的背景和经验为什么还会被拒绝？
自吹自擂 自卖自夸
因为是自学，没有经过专业测验，自认为全盘掌握，简历便会美化过度，比如只会操作的软件工具非要写成熟练，还没弄明白的知识点以为已经全部掌握，但是面临面试官的几个专业知识问答却支支吾吾答不上来，因为自学是不能完整系统的掌握每一个知识点，难免会回答不上问题。
没有哪家企业喜欢说假话的分析师，更不会愿意接受一个不专业的数据分析师，即使你有过硬的背景，丰富多彩的工作经验，依然要面对一场专业知识问答，这是一张入场券，所以要弄明白数据分析师究竟懂什么，而你应该学什么。
斜杠青年——数据分析师
他熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己独到的见解，若是脱离了行业认知和公司业务背景，分析的结果就没有太大的使用价值，渐渐地他成为了程序员中的“业务经理”。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
他能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。
能够运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
针对这四种不同阶段北风网研发了一套系统且资源不断更新的专业数据分析学习课程。北风网拥有自己的开发团队，长达9年的自主研发经验累积，课程不断提升品质，保证学员学到最前沿的课程知识，成为一名专业的数据分析师。
数据分析师闯关攻略
针对不同定位的数据分析师，北风网研发了不同层次该掌握的知识点。
适合从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
课程一、必备常用工具使用与高级技巧
课程二、零基础到数据挖掘精通（Excel、Oracle、SPSS初步）
课程三、数据分析入门
课程四、实战需求分析
课程五、实战竞品分析
课程六、实战产品规划与设计
两年以上数据分析岗位工作经验，或学习过Level1全部内容且通过 Level1考核。
课程七、数据库技术
课程八、实用型大数据挖掘算法、(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)
课程九、 SPSS Modeler数据挖掘项目实战（高阶篇）（课程9、10、11三门课任选其一）
课程十、Python基础和网络爬虫数据分析（课程9、10、11三门课任选其一））
课程十一、零基础数据分析与挖掘R语言实战课程（课程9、10、11三门课任选其一）
课程十二、零基础实战机器学习入门篇（Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib）
课程十三、实战机器学习高阶篇（基于Python机器学习、项目案例实战）
两年以上数据分析岗位工作经验，或学习过Level2全部内容且 通过Level1/Level2考核。
课程十四、Java语言基础
课程十五、大数据必备的数据结构与算法
课程十六、Linux必知必会
课程十七、Hadoop大数据开发技术光速入门
课程十八、基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台
课程十九、基于金融行业的大数据挖掘/分析实战（Python语言）
五年以上数据分析岗位工作经验，或学习过Level2/ Level3全部内容且通过考核。
课程二十、卓越的项目管理应用与实践
课程二十一、大道至简之软件开发从设计到编码全程实录
课程二十二、系统架构设计的原理、核心技术与案例分析
课程二十三、Spark基础--快学Scala（未来大数据处理的主流语言）
课程二十四、大数据Spark从入门到精通
课程二十五、高端微软BI商业智能实战开发（SSIS数据仓库、SSAS MDX多维数数据集、Ssrs实战）（赠送）
课程二十六、中小型企业商业智能平台的开发和实现(数据仓库、BI系统、真实项目）（赠送）
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