大數據因其背後蘊含的價值被《經濟學雜誌》稱爲“新的石油”。

過後的十多年，互聯網行業靠着人口紅利和流量紅利野蠻生長。而隨着流量獲取成本不斷提高、運營效率的不斷下降，這種粗放的經營模式已經不再可行。

企業迫切需要通過數據科學家來實現精細化運營，降低成本、提高效率。爲什麼推薦你學數據分析？1.專職數據分析人才稀缺，薪資待遇可觀。根據清華大學經管學院發佈的《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》報告，當前我國大數據領域人才缺口高達150萬，到2025年將達到200萬。

而全球頂尖管理諮詢公司麥肯錫出具一份詳細報告顯示：目前大數據人才缺口在140000到190000之間，對於如何利用大數據做決策的數據分析崗位缺口將達150000！

因此，數據分析人才在就業市場的待遇有顯著的優勢，我們從拉勾上找了一些有代表性的數據分析師職位信息，數據分析工程師薪資高達30000元/月，非常可觀：

2.數據分析越來越多的被運用到各行各業。隨着大數據的逐漸普及，數據分析越來越普遍應用到各個職能崗位，不論你在哪個行業，都會需要數據分析技能。也許，你還沒有直接和數據打交道，但是你的老闆一定已經在思考如何通過數據來優化業務結構。

在職場競爭激烈的今天，唯有技術纔是我們的硬實力。而如果你能比別人更快一步掌握，那麼你就提前擁有了自己的核心競爭力。

說了這麼多，你可能想問：

零基礎新手，如何完成第一份數據分析報告？

如何系統學習數據分析？如何完成技術進階？

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內容涉及Python基礎語法介紹、數據預處理、數據可視化以及數據分析與挖掘；

使用到的技術包含Python3中的numpy、pandas、scipy、matplotlib、sklearn等模塊；

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