商业数据(贪婪学院的商业数据分析课程是怎么做的)
前段时间在百度指数对比数据分析师和前端开发工程师，发现一个有趣的现象。
2021年搜索数据分析师和前端工程师的差距有这么大吗？
直接看数据吧。在过去的半年里，数据分析师的搜索指数远高于前端工程师。更高点的时候，数据分析师的搜索指数达到了1679，而前端工程师的搜索指数当天只有312。这种现象的原因是什么？
原因是数据分析师的平均月薪实在太高了！如果你在大的互联网公司，你一个月赚20k-50k是常有的事。
看到这张图也坚定了我在贪恋科技学习数据分析的时候努力学习的愿望。但现实并没有那么美好。大部分数据分析师工资也就10k多一点，小城市月薪只有6、7k的会存在。
说到数据分析师，我的建议不是自己学习，而是向别人学习。毕竟人家经历过真实的项目，从实际演练中总结出来的方法一定会让你少走弯路。
我看过市面上很多课程，都是教你如何使用工具，却没有办法帮你摆脱“人肉点钞机”，更别说从商业角度带你做数据分析了。
我来和你分享一下我的“捷径”。推荐你参加贪婪科技的“商业数据分析”，行业领袖会带你手拉手在项目中学习。
不仅可以学到数据分析的所有必备能力，还可以用大厂的真实项目进行实践，在实践中锻炼自己的能力。
科技贪婪的课程不多，但是很细致，不同阶段的学生都有适合的课程。
由于我现在基础薄弱，业务知识不多，初级课程非常适合。以下是基础课程:
既然想做数据分析师，就要从业务数据分析入手。该课程与腾讯课堂联合开发，为教学质量提供了良好的保障。非常适合以下人群:
毕业求职:即将毕业或刚毕业进入社会的学生，学习的只是学校里的理论知识，急需技术作为支撑找到相关工作。
加薪:工作时间短的数据分析师，数据分析能力较弱，缺乏企业项目实践经验，想晋升为技术数据分析师，提高职业竞争力和薪资待遇。
能力提升:想快速提升自己的数据分析能力，打破目前的瓶颈，有更多的职业选择。
说到上面提到的巨大薪资差距，是什么导致同一个职位待遇差别这么大？
其实是有一些“高级能力”带来了这么大的差距。
举个简单的例子，一家服装店最近推出了一双跑鞋。产品经理发现最近用户购买率不理想，请他分析原因。
如何做一个初级数据专员只能说:我什么都不知道，跟宝宝没关系。
而一个资深的数据分析师，他拿到数据之后，不仅能分析数据，还能看到数字背后的问题。
通过用户画像、问题假设、模型提取等方法，找出原因，反馈给领导进行调整。
更高级的数据分析专家，“高级能力”在于:直接业务指导。
通过数据建模和算法模型，预测将要产生的结果，告知业务组或领导如何优化和改进转型。
所以说到底，作为一名数据分析师，你必须具备以下三种高级能力:
数据分析工具/工程能力，这是最基本的。
利用技巧解决问题更加方便高效，能够使用EXCEL、SQL、Python、Pandas、NumPy、Matplotlib、PyEcharts、PowerBI、Tableau等。
逻辑思维能力，这是高级的。
通过日积月累的自觉锻炼，形成了一套解决问题的逻辑能力，掌握数据分析方法和模型，知道埋在哪里，数据处理，如何排查问题，如何建立长期统计模型等等。
深厚的业务分析能力，面对不同的场景，应用不同的分析模型解决问题。
只有抓住了业务的本质，你分析出来的结论和报告才会有建设性，才能影响决策，甚至提升业绩。
掌握了这三个能力，月薪肯定就上去了。而这个课程就是从这三个维度来提升和培养我们的能力。
下面详细说说这门课。话不多说，就上图吧。
为什么我说这个课程可以让我们的月薪涨上去？
1.好老师
这个课程是由许多杰出的工程师、企业家和书籍作者教授的。
其中《数据分析导论》由当当网电商秘书TOP10作者叶鹏飞老师(徐鹏)授课，曾在多家大厂工作，创作了多部优秀作品。徐鹏老师讲课生动细致，每一个知识点他都会举相应的例子来讲解。讲课风格很适合我这种对电子商务一窍不通的计算机专业学生。他说出来之后，瞬间就能明白。原来GMV是交易额，ROI是投资回报率，这些小知识点都印在他脑子里了。
项目之一周，周景阳老师目前在讲授DataFrame的操作和员工工资的探索性分析。
周老师是贪吃科技的联合创始人/副总裁，技术和数据分析领域的专家。上课时，周老师会示范可能的错误操作，并教我们如何改正。以实际项目促进基础知识的学习。
2.系统学习
系统学习:本课程的学习以每周理论学习和技术实践为主。比如之一周先上数据分析的理论，然后和我们一起进行项目的实际培训。这样才能更好的融合所学。
3.课后检查和答疑
信息+指导:在学习的过程中，老师会提供必要的学习软件和环境。在课程结束时，我们会提出一个问题供我们思考，并在下节课前回答。我们所有的成长都是基于真实的思考。我们通过自己的思考，然后听老师的思路进行对比，了解不同的思路，这样可以更快的学习知识。至于辅导答疑，我想大家都知道，自学某门课程会遇到很多问题。有些问题可以通过查资料来回答，但是没那么好理解。有老师带领我们学习是完全不一样的。遇到问题，提出问题，解决问题，也是我们程序化的学习过程。在找老师的过程中，可能老师不会马上帮我们回答，但是看到之后，一定会给我们一个可以理解的答案。
4.优秀的课程内容
实际项目都是可以写进简历的项目经历。
在真实的项目中锻炼自己是最快的成长方式。在这里你会接触到电商、骑行数据、广告投资等项目。关键是课程中的项目都是真实的项目，都是知名互联网公司的项目，保证了项目足够的数据量级和真实性。不知道大家有没有这种感觉。学完知识后，觉得自己懂了，但不会用。可能代码写不出来。这些都是我们项目经验不足造成的问题。这些项目，导师都是手把手完成的。遇到问题就问。学完后面，你会发现你真的不会有不会写代码或者不会用知识的问题。
毕丽会员购买平台订单报表分析项目
亚马逊电子商务租户用户画像分析项目
这样的项目还有很多。我相信认真做完这些项目，数据分析能力一定会腾飞的！
说了这么多关于课程的介绍，我来说说课程的内容。虽然只学了很久，但还是觉得收获很大。
你已经在上面看到了之一周的课程内容:
数据分析的介绍是理论知识的内容，是徐鹏介绍给我们的。
1.1什么是数据？数据能做什么？
我们知道这些数据是未经处理的原始记录。
数据的应用主要分为三个方面
1.建立数据系统
2.积累数据资产
3.完整的数据分析
我在课堂上做的课堂笔记如下:
1.2数据的三个属性
数据有三个特点。
●可变性:
●反映数据可变性的共同指标
●规律性
●数据是有规律的，比如正态分布。
●客观性
●数据的大小和相对变化不以人的主观意志为转移。
1.3优秀数据分析师的三大特征
业务理解:业务理解是我们在实际业务中对数据的理解和嗅觉。
用途:使用软件、分析方法和数学模型。
沟通:与客户、领导、同事沟通时，能否清晰地表达出问题的关键？
是不是绝对干货满满？而且老师的案例讲解之后，知识也能更容易更清晰的理解。
1.4数据分析的四个步骤
在这一节中，我们大致了解了数据分析的步骤，数据分析过程中用到的一些方法和概念，为以后的研究提供了一个框架路线。
●数据采集
●埋点:在应用中的特定进程中收集一些信息，用于跟踪应用使用情况，然后用于进一步优化产品或为运营提供数据支持。
●爬虫:按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本。
● API:应用程序接口
●数据清理
●数据质量分析
●缺失值分析(空值/缺失值)
●异常值分析(异常值分析)
●一致性分析(矛盾/多数据源数据)
●数据分析
●数据可视化
第二章:项目初步探索
在这一章中，周景阳老师用实际例子带领我们学习了DataFrame的基本操作，为以后的学习打下基础。这是我的学习笔记。
除了满满的学习笔记干货，还有课后自测题，老师都准备好放在资料里了。但是很多自测题在讲座中没有提到，需要进一步学习。
经过热情的学习，一套自测题有助于我们发现缺失和补上，打下坚实的基础。
好吧！我现在就学了这么多，期待以后能完成更多的课程。
对了，差点忘了说这个重要的事情。
！良好的
所有课程结束后，会有一次考核。如果考核通过，我们将获得腾讯课堂颁发的认证证书，这将为我们的就业和简历增色不少。还可以获得腾讯课堂就业专区的工作推荐。一个进大厂的机会就在眼前，但我还没研究完真伪。
贪吃科技的课程，无论是服务还是课程本身，都很真诚，干货满满，能带给我们更多的知识。学完这门课，你会发现真的会有很多收获，不仅是数据分析本身，还有我们的编程能力和商业敏锐性。作为一名大学生，我觉得我在学校学到的知识很简单。在学校学习后，考试得了高分，但在现实生活中真的要面对这些问题和项目。如果没人带，我真的会很迷茫。结果我们连找工作和实习都不敢找。我相信学了之后，至少我敢去找实习和数据分析师的工作了。
以上就是全部的课程评价。另外，我想说说我为什么选择贪婪科技的数据分析这门课。有的同学可能会说，leetcode，Niuke.com，华大MOOC你选吗？一定要选这个吗？
首先是贪吃科技的课程服务打动了我。虽然点开登录页面不合我的口味，但总感觉不实，不过他们的课程安排还是比较合理的。学完所有课程只用了十周，而且每节课都不长，所以没有太多废话。
然后，老师更专业。无论是前面提到的徐鹏老师，还是周景阳老师，他们都是业内知名的专家，而有些机构的老师并没有那么专业。
另外，最重要的是他们的工作保障。贪吃科技和很多公司都有合作，很多公司直接推动就业。如:打猎、JD.COM等。让我瞬间觉得靠谱了很多。
贪吃科技是一家专注于泛AI领域在线教育的公司，为用户提供非常系统的AI内容，满足不同用户对技能提升的需求。同时根据客户公司目前的业务情况和痛点，提出整体解决方案，并帮助企业实施。可以说是一家很专业很有实力的企业。
数据分析是目前很多人都在学习的领域。如果真的想涉足这个行业，就要多看看，多了解不同平台的课程。各平台的课程各有特色。不能拘泥于一个平台。不是每个人都适合同样的教学方法。选择适合自己的才是更好的。好了，今天的评测就到这里。希望我的学习经验对你有帮助！
