正因为数据分析如此重要，所以一些数据分析工具得以快速地蓬勃发展 (如 SAS, R, SPSS, MiniTab, 等)，并广泛应用于通讯，银行，保险，市场调查，政府监管，临床研究，医药开发，和教育研究部门等行业．

 在前几年，由于将SAS运用于数据分析市场还是处于起始阶段，拥有SAS Programming (Base or Advance) 证书认证者不多．所以曾几何时，拥有这些证书，掌握了SAS编程技能，对于寻找相关数据处理和分析方面的工作，的确有＂敲门砖＂的作用．但时空转换，近几年来，这种幸运，已经是越来越不可能了．在经历过金融危机风暴洗礼的当今北美就业市场，竞争日益激烈, 趋于白热化．雇主招人的要求也越来越高．仅仅拥有若干SAS Programming证书，掌握了SAS编程单一技能 ,要想在数据处理和分析的职场上驰骋，是越来越困难了．就象当年＂９１１＂事件后，北美IT行业调整，大浪淘沙，那些只掌握了某些单一IT技术的人很快被就业市场所排挤，或关在门外或侥幸进入后也很快被淘汰的情况一样．

 这一方面是由于SAS Programming证书培训班遍地开花，拥有证书者日益增多，数不胜数，再也不是＂奇货可居＂．而在这个领域里，单纯的SAS Programming 的职位是不多的，于是形成＂千军万马争过独木桥＂，僧多粥少，许多人被挡在门外；另一方面，在这个领域里，更大量需求的是Data  Analyst, Business Analyst, Marketing Analyst, Campaign  Analyst, Modeler 等层次更高, 应用更广泛的中高级职位. 这些职位薪水高，一般起薪为６万左右，几年后可达到７－８万甚至１０万以上．而且工作稳定．例如某个大通讯公司在０９年底进行大规模重组，裁员30%左右．但从事数据分析的人员基本未裁．即使某些team整个撤销，而其中从事数据分析的人员并未被裁员，而是分配到其他几个 department内，继续从事数据分析工作．这充分说明数据分析在企业内许多部门都需要，从业人员需求量大，企业也尽量想留住他们．可是要得到这些职位, 许多有志于此的求职者却又竞争力不足，不得其门而入; 即使少数幸运者进入了此领域，也大多属于入门的junior level职位，从事data cleansing and data preparation, 同时由于掌握的实际工作技能不足，在工作中也会感到底气不足，力不从心，要胜任工作尚且有些吃力，更难以有未来向上提升的职业发展空间; 更糟糕的是这种基于SAS Programming and SQL的职位主要从事低端的Data Preparation or Reporting与数据分析技术无关所以是不稳定的.

 另外，请大家不要混肴了Data Preparation and Reporting 与Data Analysis在实际工作中的不同. 简单地说，Data Analysis (数据分析)是一个将数据提炼成知识的过程, 专注于Data Insights Finding。如果我们把数据比作食才，则Data Preparation与Data Analysis的不同可类比于日常生活中的烹饪。Data Preparation and Reporting的职位类似于择菜洗菜备菜人员，他们就是按照烹饪者的要求清洗整理好食才的人，而Data Analysis人员才是设计菜谱并烹饪这些食才的灶上大师傅。当然，这美味的菜肴就是基于“数据分析与挖掘”技术从数据库的数据中获取的满足商业规则的CRM及市场的知识，而享受菜肴的人就是企业管理决策层。简而言之，基于客户数据的CRM知识发现就是由“数据分析与挖掘”人员来完成的，他们在智能商业团队中占有十分重要的地位。虽然"Cooking Team" (Data Analytics Team) 包括择菜, 洗菜, 炒菜的各种人员, 他们常常都被称为Data Analyst, 但他们各自所需的技能，职业的稳定性和薪酬是根本不同的. 另一个是混肴了学习如何使用数据分析工具(如：SAS, Excel, VBA, SPSS, 等) 与学习如何分析数据和Find Data Insights的不同. 这好有一比, 学会如何用计算器去算数, 并不保证你能作会计甚至Book Keeping的工作. 因为计算器仅仅是个算数的工具而已. 具体地说, 即使你掌握了大多数的数据分析工具的使用, 你可能仍然不知如何使用数据分的技术与方法析去创建与验证customer segmentation模型, 如何估计customer credit risk and lifetime value, 如何预测customer acquisition and attrition, 如何改进cross-sell and up-sell, 如何定义Topline customers, 如何Win-Back customers, 如何increase CSAT等等. 无容置疑, 只会写SAS code, SQL, VBA, Python, R的人, 是没有能力为公司解决上述的实际问题的. Data Extraction/Cleansing/Preparation/Reporting可能是你唯一能从事的职业, 而这种低端职业是不稳定的.

毫无疑问, 虽然掌握数据分析的理论方法与解决实际问题的能力, 对学员Get/Keep/Promote job有着极为重要的影响. 但较全面系统讲授高，中，初级不同 level数据分析知识和技能的课程者，却而鲜有之。 当前在数据处理和分析的求职场上，形成一个＂怪圈＂：一方面某些职位(data cleansing/preparation/reporting)的竞争已形成严重堵塞的＂瓶颈＂状态，另一方面大量应用领域广泛需求的中高级职位(data analysis)，却又象＂水中月，镜中花＂，让众多实力不足的求职者只能望门兴叹．这种现象，近年来日趋严重．令人痛心！无数深陷＂怪圈＂的求职者迷惘徘徊，翘首以待，＂柳暗花明，峰回路转＂的奇迹能否出现？＂芝麻开门＂的秘诀究竟在何处？

 该课程内容设置灵活，共包括三门课程. 分别是Data Analysis, Data Mining in Marketing and SAS BA Certificate. 面向不同背景，不同就职需求的学员. Data Analysis (授课 + 项目) includes most of required statistical analysis and hands-on skills for business analytics. Data Mining in Marketing (授课 + 项目) covers developing, assessing, implementing, monitoring statistical predictive models in marketing. SAS BA Certificate will focus on how to prepare for passing SAS BA certificate exam. 具体内容与学时安排见学校的官网或参加公开课介绍．

Ms Zhang:我6月份从多大精算专业毕业，7月21日我已经找到了政府的工作，这一切都应该感谢今年1月份我参加了陈老师的课程，使得面试时让我游刃有余。

Mr Wu:去年8月份刚毕业的我，就找到了一份年薪8万的数据分析工作，感谢陈老师令我具备扎实的数据分析及数据技能，具备了senior 的水平。

赵大姐：我是班里年纪偏大的那批学员，跟着陈老师学了4个月，居然能够转行成功找到满意的数据分析工作，非常庆幸当时没有犹豫就参加了陈老师的课。

Mr Wang：我是从一名导游到数据分析师，我的经历应该鼓励很多零基础的朋友，我至今感谢当年把我领进陈老师班的朋友。

拥有近20年数据分析工作经验，10年如一日兢兢业业为华人教授数据分析的陈老师的心声：原谅我一生痴心不改只想做数据，10年教课更是令我感到满足，因为适合零基础开始，学半年即可入行，起薪6万5，发展前景广阔，华人朋友不要因为不了解而和它插肩而过！

Data Analysis: 时间：9月13日（周日）9:30am

Data Mining in Marketing: 时间：9月12日（周六）9:00am

【成功学员：Ms. Li】现任职于Scotia Bank，经济学背景，来到加拿大后面对就业市场感觉很彷徨，偶然的机会听了陈老师的课，陈老师深入浅出的讲解让Ms. Li对数据分析产生了浓厚的兴趣，觉得这个方向并不那么高不可攀而且是个非常有前途的职业，学习结束后她很快就找到了称心的工作。Ms. Li告诉大家，陈老师对知识的透彻理解、准确把握，让她对这个陌生的行业有了清晰的认识，明白了工作方法及运作流程，这一切都对她的面试以及之后的工作帮助很大。
 
【成功学员：Ms. Zhang】现任职于BMO银行，Ms. Zhang对于自己能找到专业工作非常激动，她非常感激老师给予其的无私帮助。Ms. Zhang告诉大家听过陈老师的课，让她受益良多，老师功底深厚，是个真正的专家。在课堂上不仅学习到了专业的技术，更从课中学到了正确的思考方法及处理问题的技巧，这些都帮助Ms. Zhang顺利快速地融入新工作。她感慨到，听陈老师的课让其事半功倍，比自己学习强百倍。
 

【成功学员：Sam】工商管理专业毕业，起初上陈老师的课是为了找普通的“分析”工作，但在找工作做Search时发现80%的工作都是与Marketing数据分析有关，而老师的课程内容就是与市场紧密联系的，陈老师课上讲了很多Marketing Analyst 和Campaign的内容，并涵盖了所有数据分析和市场分析最常见的理念(Concept)，让Sam在面试时表现得胸有成竹，从而顺利拿下面试。Sam第一份工作是北美最大的电信公司，当时拿到Offer后，Sam并无信心，陈老师给她做了仔细的辅导，让她在工作中从容应对。在换工作时Sam获得两个面试机会，并且都轻松拿下。参加其中一家公司的笔试时Sam发现老师课程内容完全Cover了考题，当时只有两位应征者通过了笔试，Sam就是其中一位，而这一切的幕后功臣就是陈老师；而进入另外一家金融公司的最后一轮面试时，Director问到了一个关键问题，虽然老师课堂上并未涉及，但上次陈老师组织的大型数据分析论坛活动中邀请的一位业界专家所谈论的主题正好就是关于面试所问的问题方向，Sam按照那天嘉宾所言侃侃而谈，其答案得到了面试官的肯定，Sam坚信这也是最后顺利拿下Offer的关键。Sam非常感激陈老师，感谢陈老师无私帮助并鼓励学员们参加各种活动，增长见识，Sam觉得陈老师是真心帮助学生，他的这种传道、授业、解惑的精神使每一位学员一生都受益非浅。  
 

【主讲人】Mr. Chen ； 
- 曾担任加拿大最大电信公司Director，现任加拿大著名银行Senior Manager
- 多次担任SAS公司技术讲座主讲嘉宾，获得大量好评
- 中国重点高校客座教授
- 多市最早从事数据分析工作的华人之一
- 多年北美政府，银行，通信，医药行业工作经验
- 对就业市场，数据分析工作的前景，简历准备，面试技巧，流行工具以及用人单位招聘流程都了如指掌
- 维多利亚多年从教经验，从2001年起帮助众多原本无相关经验和背景的学员顺利找到高薪稳定的数据分析工作，备受学员尊敬

大数据和数据挖掘风起云涌的时代，就业机会你把握了吗？
维多利亚摘抄

泄密者爱德华·斯诺登（Edward Snowden）还在寻求容身之所的时候，美国国家安全局（NSA）全方位收集电话和电子邮件记录之事经过他的披露，已经引发了不安和愤怒。

除了安全和商业，大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。
 
数据源：海面高度数据来自美国航空航天局（NASA）的Topex/Poseidon卫星、Jason-1卫星，以及海形图任务/Jason-2卫星测高仪；重力数据来自NASA/德国航空航天中心的重力恢复及气候实验任务；表面风压数据来自NASA的QuikScat任务；海平面温度数据来自NASA/日本宇宙航空研究开发机构的先进微波扫描辐射计-地球观测系统；海冰浓度和速度数据来自被动微波辐射计；温度和咸度分布来自船载、系泊式测量仪器，以及国际Argo海洋观测系统。

数据分析市场上大量需求的是Data  Analyst, Business Analyst, Marketing Analyst, Campaign  Analyst, Modeler 等层次更高，应用更广泛的中高级职位。这些职位薪水高，一般起薪为６万左右，几年后可达到７－８万甚至１０万以上，而且工作稳定。例如某个大通讯公司在０９年底进行大规模重组，裁员30%左右，但从事数据分析的人员基本未裁。即使某些team整个撤销，而其中从事数据分析的人员并未被裁员，而是分配到其他几个 department内，继续从事数据分析工作。这充分说明数据分析在企业内许多部门都需要，从业人员需求量大，企业也尽量想留住他们。

“数据分析实战班”，助您打通高薪稳定数据分析就业之路！

第一次课：9月13日(周日)9:30am，以后固定在每周六9:30am-1:30pm

【课程内容】This course introduces SAS programming, SAS GUI applications and common statistical methods used in data processing and analysis across all major industries (Banking, Health-Care Insurance, Telecom, Retail, etc). It attempts not only to provide an understanding of statistical techniques and guidance on the appropriate use of data analysis methodologies, but also to help students gain hands-on experience, practical skills and working process knowledge in the real world. This course is designed for people who desire to learn how to use SAS beyond the SAS programming knowledge. Moreover, students can build most required skills and confidence in data analysis and result interpretation through this course study.

【课程面向对象】
1. 对于正在寻找 Marketing Analyst, Business Analyst和Data analyst工作之人士；
2. 对于具有SAS证书或已经受过SAS培训的人士；
3. 对于会使用SAS技术，而无北美经验的人士；
4. 对于具有生物，医学及公共卫生专业背景的人士；
5. 对于具有金融，保险，商业管理，数学，统计学学位的人士。

“Data Mining项目实战班”，帮您成功就业数据分析领域
名师Mr. Chen告诉您，如何学习并从事“数据挖掘”工作

第一次课：9月11日(周六)9:00am，以后固定在每周六9am-1pm

很多朋友也会问“数据挖掘”与“ETL (Extract-Transform-Load)”和“数据库管理”有何不同？简单地说，“数据挖掘”是一个将数据提炼成知识的过程；“ETL”是数据准备的过程，而“数据库管理”是数据搜集，存取及管理的过程。如果我们把数据比作食才，则三者的不同可类比于日常生活中的烹调。“数据库管理”类似于食才的采买及保管者，“ETL”就是按照烹饪者的要求清洗整理食才的人，而“数据挖掘”才是烹饪这些食才的灶上大师傅。当然，这美味的菜肴就是基于“数据挖掘”技术从数据库的数据中获取的满足商业规则的CRM及市场的知识，而享受菜肴的人就是企业管理决策层。简而言之，基于客户数据的CRM知识发现就是由“数据挖掘”人员来完成的，所以“数据挖掘”人员在智能商业团队中占有十分重要的地位。
 
近来各大企业为了保持竟争力，都在加强和提高各自的智能商业团队。十年前或许一个大公司仅一名数据分析员，而今仅Customer Knowledge Department就有几十位数据分析人员。职位包括：Data Analyst, Predictive Modeler, Marketing Analyst, Campaign Management Analyst, Marketing consultant, Marketing assistant, Report analyst, Campaign analyst, Survey Analyst, Statistician, BI Analyst, and Treasury Analyst等。那什么样的人适合学习进而从事“数据挖掘”工作呢？如果你有SAS(或SPSS或其它)编程语言基础的；或者你有数据库知识的；或者受过MBA训练的，或者你有数学背景的，你就是合适的人选。

【课程面向对象】
1. 对于正在寻找 Marketing Analyst, Business Analyst和Data analyst工作之人士；
2. 对于具有SAS证书或已经受过SAS培训的人士；
3. 对于会使用SAS技术，而无北美经验的新移民；
4. 对于具有生物，医学及公共卫生专业背景的人士；
5. 对于具有金融，保险，商业管理，数学，统计学学位的人士。