程序員：“怎麼證明這是有效需求，我不要你覺得...”
如果各位在職場中有和同事argue的經歷，憑猜想定位問題，彼此誰都說服不了誰，這個時候就要丟出殺手鐧——數據。
不僅要拿數據，還要用數據，用數據分析每個環節，定位具體問題，用異常數據證明問題所在，用合理數據推測活動效果。擁有理性的，強邏輯的數據素養，絕對是你職場上一大助力，所有不合理需求都反彈，自己也能拿著數據支撐去尋求資源支持。
那麼如何提高自己的數據素養呢？這裡就要推薦一門3700+學員已經加入的數據分析師（Python）課程。
01
課程優秀在何處？
面向真正0基礎人群的課程內容，講練結合的課程形式，貼近應用的實戰項目，讓我們來看看這門數據分析師（Python）微專業課程究竟優秀在何處：
Python數據分析專題
Python編程語言是數據分析最為基礎的工具之一，也是所有高級語言中最簡單的一門。
這一專題從基本的Python基礎語法開始授課，詳細講授數據分析專門的工具包，再補全數學和美學的知識，邏輯清晰，層次分明。
值得一提的是，此專題的實操項目大都來自公眾號“城市數據團”的經典數據分析文章，完全是真實應用場景的實際數據分析，不是那些廣為人知卻沒有實際應用價值的數據集。
數據爬蟲專題
如何獲取數據是每個數據分析師都會遇到的問題，爬蟲則是完成數據獲取的有利助手，簡約而高效。
數據爬蟲專題，從必要的前端知識講起，不管是基礎的靜態網頁爬取還是複雜的動態爬取都有涉獵，能做到貼合工作實際，腳踏實地。
同時還有針對不同網站的實操案例，為有爬蟲需要的同學提供了貼心的“一站式服務”，學到就能用到。
機器學習算法專題和Kaggle案例實訓
在實際工作中，除了數據的獲取、清洗、分析、展示，我們時常還需要對數據進行聚類分析，使用海量數據輔助決策。針對這部分需求，我們將會從工作實際出發，教授同學們機器學習算法的有關內容。
課程首先教授大家機器學習算法的基礎知識，同時補充數據預處理與特徵工程的內容；在算法層面，以迴歸問題及分類問題為核心，講解線性模型及樹模型等，以及支持向量機 SVM、聚類算法等。此外，我們還會基於 Kaggle 經典案例，帶著學員一起做案例復現。
同時，課程還結合脈策數據科技及杉數的企業項目，以數據前期特徵工程、精準營銷、風險評估及智能定價 4 個板塊為內容，教授學員數據挖掘在企業實踐運用的流程，理解客戶需求並掌握解決方案的技術實現部分，幫助大家真正做到學以致用。
02
學習這門課，你將會收穫什麼？
你會掌握上述幾大專題包含的所有技巧：Python數據爬蟲、分析、挖掘的操作技能，編程語言和數據邏輯的相通性。此外，你的思維方式也會發生改變。
全新的思維方式
- 從多角度去認識數據
- 通過腳本自動化重複工作，提高效率
- 基於空間維度和基於時間維度分析數據
- 用不同的圖表和不同的工具來表達觀點……
始於技術，終於認知。通過課程的學習，你可以嘗試文本分析，甚至工程開發等內容，讓知識二次迭代。不少同學通過掌握的基礎和學習方法，發揮了更多可能性：
只要你想認真學習，這筆投資自己的生意絕對是穩賺不賠，邊學邊賺，何樂而不為呢？
為了讓大家“工作-生活-學習”平衡，我們也是用了心的~Q&A，小編整理乾貨推薦，希望大家拿到心儀的offer。
Python數據分析課程
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希望對大家有幫助！！！
- 基礎入門：《如何從零開始起步Python數據分析？》
- 1.Python語法怎麼入門？
- 2.數據分析視角看數據類型
- 3.如何用Python實現批量的表格處理？
- 實戰案例：《找工作拿得出手的實戰案例：數據洞察城市房價》
- 1.房源數據採集
- 2.數據清洗邏輯梳理
- 3.房源數據價值挖掘
- 4.城市空間價值地圖製作
- 基礎入門：《從零開始梳理數據爬蟲邏輯》
- 1.快讀讀懂網頁結構
- 2.頁面解析及標籤提取
- 3.手把手教你實現第1個數據爬蟲
- 助力職場：《攻破技術難題：教你從容應對Python數據分析招聘面試！》
- 1.Python數據分析的十大易錯點
- 2.如何實現數據合規
- 3.數據整理及綜合處理
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