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，大家都在码Python代码。”
甚至直接说：“Python已经取代了Excel。”
实际上，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。
笔者特意对拉勾网上的相关信息做了一个探索性分析：月薪5w仅仅是处于中间位置。
据麦肯锡报告：目前大数据人才缺口在140000到190000之间，对于能通过数据分析，优化代码解决实际业务问题的复合性人才岗位缺口非常大！
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Python数据分析有多强大？举个栗子：
用几行代码就能快速整理数据并出图：
用Python批量循环访问并处理文件，128个文件不到3秒，平均一张表格0.02秒：
关于程序员学习数据分析，我不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍，耗费大量时间不说，关键是跟实际应用无法结合，学了还是不会用！学数据分析也是这样，也有这样三个阶段，先用起来，了解原理，再知道为什么这么做。
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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！
Python为什么这么火？就是数据分析带起来的！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！
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学完收获：
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
课程设计：
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
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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小群全称严格监督,通过惩罚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
知名、高端的大厂导师
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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