大數據因為其背後蘊含的價值，被《經濟學雜誌》在2017年譽為“新的石油”，數據導向的工作也成為很多人的嚮往之一，特別是數據分析。
“到 2020 年，企業基於大數據分析的支出，將突破 5000 億美元，大數據在未來四年內，能幫到全球企業賺取約 1.6 萬億美元的收入紅利。”
——國際知名數據公司 IDC
然而對很多人來說，它還只是個模糊的概念，總覺得離自己很遙遠。其實並不然，領英早在2016年發佈《中國最熱職位人才報告》中提到：全球基礎數據人才缺口已經增至 1500 萬之居。無論是企業還是個人來說，掌握數據相關技能就掌握了未來。
數據分析 = 未來必備技能？= 趁早抓住？
有的人可能會問：“我不想成為數據分析師，那麼是不是我就不用學這項技能？”，答案當然是：
它是幾乎是各行各業的“萬金油”，升職加薪的利器，原因是：
（1）有業務決策需求就離不開數據分析，尤其是數據分析思維。
這幾年，筆者從最初簡單的數據報表的維護開發、建模到各行各業的業務問題解決方案，接觸到了更多數據分析領域的核心技術以及思維，越來越覺得數據分析，是決業務問題的有效工具，是可以“活在未來”的思維，通過數據來對現實事物進行分析和識別的能力，就像如下所說一樣:
“用分析的角度、 嚴格、 系統地思考業務問題， 然後得出能夠影響這些數據的解決方案。 ”
– Michael O’Connell, TIBCO 的高級分析總監
所以在大數據、人工智能的浪潮裡，只要公司有業務決策需求，都離不開數據分析這個“工具“。不懂數據，熱門職位很大程度上會失之交臂，即使在若干年前入職大平臺如阿里、滴滴、騰訊等，在大數據的浪潮裡，也會被新人拍死在沙灘上。
（2）除了專職數據分析師，有更多的職位開始對數據分析技能有需求
回想一下，我們日常生活中每天都會接觸的場景：從微信朋友圈、短信推廣，淘寶京東等電商的商品推薦 ，今日頭條、抖音等媒體的內容推送 ,甚至到出行路線優化，這背後都嚴重依賴於以數據為基礎的決策結果。無論你是處於公司中的哪個環節，從專職數據分析、市場策劃、銷售運營、到客戶服務，都需要掌握數據分析技能。
另外 ，2016 年教育部批准北京大學等為數不多的學校開設 “大數據分析” 相關專業，也就是說，科班出身的分析師，要到 2020 年才可能會出來工作，而如果現在入行或者學習數據分析技能，到時候也是資深人士了，搶先一步，佔領先機，未來絕對是各行業內的領導者。
“學習如逆水行舟，不進則退”，在這股大數據浪潮中，你是選擇逆流而上，還是進入湍流？想必你心裡一定有數。
數據分析 = 現今稀缺技能？= 高薪？
大數據在帶來極大商業價值的同時，也面臨著巨大的人才需求。據數聯尋英發布的《大數據人才報告》稱：目前我國大數據人才僅 46 萬，在未來 3 - 5 年內大數據人才缺口達 1,500,000 之巨！
數據人才缺口，遠比你想象的還要大。所以數據人才在就業市場的待遇好到令人仇恨，根本不足為奇。即使沒有學歷文憑的優勢，有數據分析技能的加持，你也能找到一份“高薪”職業。
更不必提像阿里、滴滴、網易這種依賴於數據的大平臺了，求職時的選擇多一倍，“錢”途更廣。
（數據來源於拉勾、獵聘、51job、以及智聯等數據分析崗位招聘數據）
除了高薪之外，數據分析的熱門搶手，還體現在以下幾個方面：
1）廣泛的行業適用性：目前，數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動互聯網、計算機軟件以及金融，總佔比64%，同時非典型數據產業，潛移默化、迅速崛起。說明數據分析是各個行業都是通吃的技能，且都能期待不錯的收入水平。
2) 職業發展具有多樣性。初期發展方向可以細分為BI專家、模型算法專家、業務分析專家。圈內不乏這種經典案列：技術崗沉澱數據分析思維和技能，轉戰產品經理、運營經理、管理經理、甚至是公司層面的Sales， 且都是同期的佼佼者。
3) 入門並不難，並且越久越香。很多數據分析師並非都是科班出身，不乏來自經濟、管理、化學、甚至英語專業，入門數據分析師並沒有我們想象中那麼難，相反是可以快速入門的高薪、市場急缺的、發展空間大的熱門職業。一旦你在拉勾、獵聘等大的招聘網站上發佈職位跳槽信息時，幾個小時內絕對會被HR、獵頭鎖定。
短短的二三年時間，各行業的研究報告表明，大數據在現在、甚至未來都會是各個公司的核心資產，並且其商業價值會越來越高，並且在很長一段時間內供不應求。 我相信只要你已經入門數據分析，加持熟練的業務知識，之後的職業道路相對會順利很多。
讀到這裡也許你現在已經克服心理困難，決定不要做個圍觀者，而是時代的領導者，作為零基礎的小白或者是有一定基礎的高手，我該如何在數據分析的道路上越走越遠？
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實戰項目1 揭秘北上廣空氣質量
獲得北上廣等 5 大城市 PM 2.5 數據，分析空氣質量變化趨勢，學習從提問到可視化分析結論的數據分析流程。
實戰項目 2 探索共享單車用戶行為規律
用 Python 分析共享單車行程和用戶數據，分析最熱路徑、最典型用戶等信息；編寫交互式代碼來查詢數據，使用描述性統計學分析。
實戰項目 3 探索體育賽事/電影/槍支管理真實數據
獲得來自 TMDB、醫院管理系統、FBI 數據庫的精選真實數據集，使用 NumPy 和 Pandas 完整體驗分析流程，分析高票房電影有哪些共同點、什麼樣的球隊容易贏得比賽等真實世界問題。
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