日本最大的证券公司之一野村证券首席数字官马修·汉普森，在Quant Conference上发表讲话：“用Excel的人越来越少，大家都在用Python。”甚至直接说：“Python已经取代了Excel。”
事实上，为了追求更高的效率和质量，他们开始使用比Excel更高效的Python，随后交易收入增长了15%。
而Python的应用领域极为广泛，尤其是在数据分析领域，与SQL数据库、统计数学、机器学习算法等一起，几乎是职场必备技能！
当今社会需要的，绝不是只会写代码的码农，而是技术过硬又懂业务的，可以通过数据分析，优化代码解决实际业务问题的复合性人才！
无论你做研发，系统架构，还是做产品，运营，甚至是管理，数据分析都是其基本功，可以毫不夸张的说：数据分析能力，可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。
可是从来没学过数据分析，我真的适合学吗？要怎么入门？
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其实，很多人想抓住机遇进入数据分析行业，但是，往往因为一些问题中途放弃：
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
想到面试就紧张，应聘时一头蒙
课程内容覆盖面广，集数据搜集、清洗、整理、可视化与建模于一体，帮你建立数据分析的底层逻辑思维！
课程从实际业务出发，基于Python3落地工作中经常碰到的分析与挖掘方法，教你通过数据分析，找到问题，形成方案，采取行动，反馈评估，形成一个闭环，让你的数据充分发挥业务价值！
真实案例项目操作，10+项目案例、15+统计图形展现、10+挖掘算法的应用，每一个都能做为面试的作品展现！
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你能收获什么？
熟练掌握数据分析相关业务知识，数据分析思维方法，数据分析报告的撰写
熟练掌握SQL语句的增删改查操作，应用SQL语句计算常用业务指标
熟练掌握爬虫技术，Django展示的WEB架构
熟练掌握Python基本语法，应用Python进行数据清洗，统计分析，数据可视化等操作
熟练掌握数据分析常用数学/统计学理论知识，机器学习常见算法
熟练掌握机器学习在运营、金融风控领域的落地方案
熟练掌握Hadoop，Hive等数仓常用框架，以及数仓在大数据分析场景下的实战技巧
熟练掌握分布式计算框架Spark的使用，应用Spark在大数据场景下构建用户画像
熟练掌握推荐系统常用算法和典型场景下的解决方案
课程是怎么规划的？
科学、系统的课程设置
涵盖市面上所有数据分析工程师工作岗位中会应用到的技术，同时侧重讲解面试中必问、常问的算法面试题。
11周数据分析主课+附赠6周Python自动化数据获取+Python自动化办公课程+机器学习课程
真实刺激的企业项目
横跨金融、广告、电商、竞赛、学术实验等真实业务场景项目，在已有课程基础上，实时新增热点技术11大企业级项目实战训练。
严格教学管理
讲师+助教+班主任+就业导师4V1小群全程严格监督，通过奖惩机制培养学员养成自律学习习惯，作业项目定时定量完成，即刻修改点评，5分钟内助教答疑。
一线大厂工程师授课
BAT、滴滴、网易等一线大厂Leader担任授课导师，结合市场数据挖掘岗位所需深入讲解，直击名企大厂选人倾向。
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但是，学习的过程更为重要，是每隔两句话就有一个名词不懂，要停下来去百度？还是听着人话版教程，沉浸式的轻松理解更舒适呢？
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