你还要在家待多久，之前托人给你找的工作你也不去，你到底想干什么呀！”大明的女友又开始了每日的说教，大明漠然的关上了门，隔绝了声音。
大明是一名技术开发工程师，不知道这是第几次和女友的争吵了，因为自3个月前大明被公司裁员后，一直没有找到合适的工作。大明一直在刷简历，投简历，可都没有回应，来联系的，大明又觉得不合适，不愿意将就！
受今年的特殊大环境影响，我相信还有很多的人处于大明这样的一个状态，不是不愿意，就真的没找到契合自己喜好的，但说起喜欢的工作，也没个所以然，要么就是条件不够去不了，陷入了一种职业迷茫，也陷入了自我怀疑。
有次和大明约饭，我问大明: 你想干什么、目标是什么，他无言以对，胆怯怯地说出他的想法，他说刷个朋友圈都是python数据分析学习，他也想学，但是苦于自己学历低，不知道自己是否适合，所以找到我给提供些建议。
数据岗位的前景如何？
刷朋友圈都是python数据分析学习，的确，数据分析在各个领域的应用越来越广泛，数据岗位的火热程度除了体感上遍布各大平台的培训机构广告外，翻开各个大厂的招聘岗位JD也比比皆是，是任何岗位任何职业都能用到的技能，绕不过。
数据岗位也随之成为目前最有潜力的职业选择之一。为此，大明说想转行数据分析时，我很支持。
技术开发工程师是否适合学习数据分析？
在聊技术开发工程师是否适合学习数据分析之前，我跟大明聊了一个问题，技术工程师的职业发展。
大明之前作为一名技术从业者，虽然收入高且较为稳定，但是手机中偶尔推送的互联网公司35岁被退休的时事新闻却让他隐隐的有些不安。
如果你也是一名开发工程师，不想在35岁被公司“优化”，不想在技术更新的快速迭代中失去安身之本，那么对于技术开发工程来说，自身最有潜力的能力便是数据分析能力。
我零基础，适合做数据分析吗？
我是李云，从事高级金融数据分析十余年，熟悉银行业务和场景，从零培养过数据分析师，行业经验使得我明白，数据分析入门的门槛低，难点从不在于这些知识，也没有适不适合学习数据分析这一说，只有你想不想做数据分析。
数据分析学什么？
我前面几年的学习，是一个不断地学习、反复的验证的过程，最后也摸清了数据分析的学习门路。
我将数据分析清晰的分为四个组成部分：数据获取-数据提取与特征工程-数据分析与可视化-数据挖掘。
数据获取
数据分析师分析的数据一般分为内部数据和外部数据两种
外部数据一般采用公开的数据源比如kaggle、天池、国家数据网站，还有自己基于互联网爬虫爬取的网站数据，使用爬虫爬取数据一定要注意，大部分数据的爬取是非法行为，一定要注意数据爬取要符合相关的法律法规。
内部数据一般是在公司业务产生的数据，常见的有用户数据、订单数据、内容数据等等，数据的提前一般可以找公司技术人员索要，或自己掌握数据库技能提取。
数据库操作是数据分析师必备技能，大部分的企业，都需要你掌握管理、使用数据库的基本技能，进行基本的数据提取和分析。
数据提取与特征工程
很多时候因为各种各样的原因，我们从渠道收集来的数据是有一定的误差的，例如数据的缺失、重复或一些异常值等。这是就需要进行数据的清理，才能获得更优秀的数据，进而取得更好的分析结果。
比如用户点击的数据，其中有很多的数据是由于监测原因没有监测到，或有数据是记录重复的，还有一些数据是无效的操作对分析没有意义甚至可能会干扰结果的，就需要进行删除。
数据分析与可视化
Python中有三个和数据分析密切相关的库，号称Python数据分析三剑客，NumPy、Pandas、Matplotlib，前两个是数据分析常用的科学计算库，有大量的数组函数和统计学函数工具可供使用，Matplotlib提供了强大的可视化定制功能，可以绘制一些复杂的可视化图表。
数据挖掘
在已经可以处理一些简单的数据分析做出描述性分析和针对性分析的可视化图表和报告后，决策性分析和预测性分析就需要数据挖掘来进行进一步的数据分析工作了，进行数据挖掘任务必须用到机器学习中的8大类算法，其中包括：
线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、贝叶斯分类、支持向量机、集成学习、聚类及降维算法。
数据分析怎么学？
回想我自己当年学数据分析技能的时候，买了很多书，但没有一个目录告诉你哪些该学哪些不该学，甚至数据分析到底要做啥都不清楚。只能看到啥可能有用就学啥，于是最后学的是很多没用的技能。
但很幸运的是，这个时代，只要你想学习，就能用最快速度找到自己想要的资源和圈子，市场上有很多质量非常高的课程和线下培训，你想要找到同频学习的小伙伴，更是有很多学习社群。
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我为什么推荐你学这门课？
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02 精心打磨体系化内容，一站式解决学习痛点，提升核心竞争力
课程从开始会将数据分析场景中的实际问题进行说明，以保证后续的课程都是初学者最受用的内容，课程体系按照数据分析日常工作流程设计，让你学习的每一步都能完美对应实际工作程。
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数据挖掘部分，是整个数据挖掘中最核心最难的一部分，但很多人认为这些算法难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。
课程中通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身，并且每个算法都附带案例讲解进行实操，还有唐宇迪老师精选了知名数据挖掘竞赛的优胜解决方案，把相关的算法知识和数据挖掘技巧在真是商业数据下进行应用，并提供实战项目经验。
这门课适合谁学？
Excel、SQL、Python...都能做数据分析，不知道该学哪个？
没有经验，但企业需要有过项目经验的
只学完简单的数据分析工具，怕还是没有竞争力
被评价：没有数据分析思维
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