成为 BAT 疯抢的大数据人才，需要哪些努力？

随着人工智能、大数据时代的到来，未来决定商业竞争的，已不再是简单的企业或个人间的较量了。数据交互和更新的速度与日俱增，技术创新的节奏越来越快，一场新的商业革命、职场革命已经悄然发生。

数据分析是超“值”的职场技能

无论是选择职业发展，还是只学个新技能提高业务能力，数据分析都成为了首选，是要尽早掌握的必备技能。企业人才需求调研数据显示：

1.数据分析人才稀缺，正值高薪红利期。

据数联寻英发布的《大数据人才报告》称：目前我国大数据人才仅有 46 万，在未来 3-5 年内大数据人才缺口达 150 万之巨。

因此，数据人才在现在和未来的就业市场待遇有显著的优势。即使简历文凭一般，只要有数据分析技能的加持，也能获得不错的工作机会。

2. 数据分析是被忽视的重要职场技能。

过去，业务决策往往是“靠经验”和“拍脑袋”，但如今你可能已逐渐察觉到，公司业务增长越来越依靠大量的数据来作驱动。只要工作中涉及大型业务决策，几乎就离不开数据分析。市场营销、产品运营、售后客户……无论你处于业务的哪个环节，都越来越需要这个技能。

但你自己与身边有多少同事或朋友真正具备数据分析能力？是否能抢先一步成为学会使用数据驱动业务的人才？

把握时机成为抢手人才

缺口意味着机会。从上面两点可以看出，数据分析人才是市场上稀缺的人力资源，而企业对数据分析的需求却急速上涨。在大量数据分析人才涌入市场之前，你要抢先一步抓住这波红利。

职场人学习，往往带着明确的求职/升职目标，想成为企业急需的数据分析师，如何开始，才能不走弯路？

在工作中，每个人因基础、背景和职业目标不同，相应的学习需求会有很大差别。比如经常有人问：

- 零基础新手，如何完成第一份数据分析报告？

- 有数据分析的工作经验，该如何进阶高薪岗位？

- 已经是数据分析师，但想快速学会机器学习，以解决更复杂的商业问题？

正确的学习方式，就是先构建系统的学习体系，并在实践中习得应用的方法。来自硅谷的优达学城 Udacity 的「数据分析师」纳米学位，用名企合作的实战项目为核心，还提供席位限量的【7天试学】，帮助学员少走弯路、节省时间。

（文末可了解如何试学）

由 Google X 实验室的无人车之父 Sebastian Thrun 创立，Udacity 联手 Amazon、Google、Kaggle 等全球领先企业推出的人工智能方向课程，已在全球培养超过 70,000 名 AI 人才。在 MOOC 发展较为成熟的美国，Udacity 为毕业生颁发的「纳米学位」相当于“名企敲门砖”。

2016 年登陆中国后，与更多中国企业达成合作，腾讯、京东、唯品会等互联网名企，都将 Udacity 纳米学位项目作为员工的内部培训内容，入职的 Udacity 毕业生甚至可以获得公司的“学费返还”，纳米学位在中国的影响也在逐渐扩大。

（想咨询如何试学，获取pdf版完整课程大纲，可拉到文末）

课程框架

课程围绕项目展开，难度循序渐进：

以下项目实例来自「入门」课程，零基础学员也可以加入学习，第一个项目更是提供试学：

Project 1 揭秘北上广空气质量

获得北上广等 5 大城市 PM 2.5 数据，通过分析空气质量变化趋势，学习从提问到可视化分析结论的数据分析流程。

Project 2 共享单车用户行为规律

用 Python 分析共享单车行程和用户数据，分析最热路径、最典型用户等信息；编写交互式代码来查询数据，使用描述性统计学分析。

Project 3  电影数据/枪支管理/体育赛事真实数据分析

获得来自 TMDB、医院管理系统、FBI 数据库的精选真实数据集，使用 NumPy 和 Pandas 完整体验分析流程，分析高票房电影有哪些共同点、什么样的球队容易赢得比赛等真实世界问题。

Project 4 揭秘“冰与火”战役制胜因素

获得《权力的游戏》战争数据，分析影响战争结果的因素，温习从提问到可视化的分析流程，并找到隐藏在文字中的战役制胜法宝！

课程完成后，你将拥有夯实的知识基础，并在打磨实战项目的过程中累积经验。实战项目经验均可写入简历，为求职面试加分。

如果你对数据分析感兴趣，但又不确定自己是否真的适合、能不能学完，建议加入【7 天试学】，通过亲自挑战一个数据分析项目，用极低的成本试错，节省时间，少走弯路。

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