你get到了吗?现在最炙手可热的年薪10万的数据分析职位!
 

数据科学作为未来人才急缺大趋势的行业

将产生巨大的人才缺口

 

 

早在2011年麦肯锡就预测到,2018年对数据人才的需求量仅美国就面临14万~19万数据分析人才的空缺,以及150万能够通过大数据分析做出决策和管理的人才需求。

 

麦肯锡更是预测全球将有超过1.5Million的空缺职位。

 

小编查看了一些招聘网站,诸多公司都开放了Data Scientist 的岗位:

 
 
 

Data Scientist 的任务基本可以分为以下四类:

 

1、Modeling:建立机器学习或统计模型来解决业务问题。
 

2、Analytics:通过度量和可视化获得对业务或产品使用的洞察。

 

3、Optimization:优化业务成果。

4、Algorithm Development:研究和开发新的工具和算法,以更好地服务于机器学习或统计建模的问题解决。

 
 
 
 

各类公司争相招手的Data Scientist,

真可谓成了最炽手可热、重金难求的人才!

 

• 更注重数学、统计的训练和算法、模型的开发,

• 更注重数据库与编程语言等技能,

• 更注重沟通交流和行业领域技能。

 

但是,任何数据科学专业人才都必须掌握上面说的三大类技能,只有这样才能更好地理解数据科学并运用到解决实际问题中去。

 

从学习的角度来讲,成为数据科学专业人才所需要的技能不外乎是以下四个:

 

• 扎实的理论知识(数学、统计、算法、模型)

• 熟练的数据库操作语言(SQL、PL/SQL…)

• 熟练的编程语言(SAS…)

• 丰富的实战经验(项目与工作经验)

 

对于学习的顺序问题,应当是:理论 - 编程 - 实战的过程,一个循序渐进的安排会让效率大增。

 
 
 

Data Science
21世纪最好找工作的职业领域

就业率基本高达99%

上升趋势快,未来空间大,积累性高

 

神秘虚幻的数据让人感到对未知的恐惧

“不了解”造成的“不敢尝试”

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公开课时间

 

8月3日 (周六) 2:30PM

 

公开课地点

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☑ 任何想转行从事SAS相关数据分析的人士;

 应届或者往届大学、大专毕业生或研究生;

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SAS不是IT的专利,其他学金融、经济、会计

甚至没有任何IT背景的文、理科学生,都可以学会数据分析技能。

 

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