50萬年薪的數據分析師，究竟如何入門？
數據在逐漸變得廉價，但分析仍然稀缺。在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達
17.5 萬美元
，而國內像 BAT 這樣的大型互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高 20% 至 30% ，擁有 3-5 年經驗，年薪可達
50萬
，頗受企業重視。
毫無疑問，
數據分析師是當今最具發展潛力的職業之一。
但是直至 2016 年，教育部才批准北大、對外經貿大學、中南大學 3 所高校開設數據分析相關專業。這說明迄今為止市場上還沒有科班出身的數據分析師。
既然市場上沒有科班出身的數據分析師，可想而知，大多數人都是依靠自學轉行，這個時候，彪悍的自學能力，對一個人職業生涯起到了關鍵作用。
那麼，如何自學
網上動輒「幾十G的資料分享」的免費資源佔據著我們的視線，然而，我們最大的錯誤就是把收集當學習，把信息當知識，最後只剩下存得滿滿得空虛感！
並且，免費資料通常內容陳舊，邏輯混亂，學起來無從下手，一籌莫展。
珍貴的永遠是付費的，最大的學習成本永遠是時間。
推薦學習路徑
如果你想學習數據分析，那麼我推薦前輩成功的學習路徑：
理論－編程－實踐
的順序進行，循序漸進，事半功倍。
理論：
理論學起來往往比較枯燥，但若想打下紮實的數理基礎，也必須吃得苦中苦。推薦幾本好書：《深入淺出統計學》、《數據挖掘概念與技術》。
編程：
很多編程語言都可以做數據分析，比如R、Matlab、Python等。儘管有很多編程語言，但是最推薦你的是
Python 語言
，因為它真的非常簡單、易學，適合初學者作為入門語言。
此外，Python 擁有一個巨大而活躍的科學計算社區。Python 在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區，使 Python 成為數據處理任務重要解決方案。
在科學計算方面，Python 擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython 等等一系列非常優秀的庫和工具，特別是 pandas 在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，正在成為各行業數據處理任務的首選庫。
實踐：
此時的你已經兼顧了統計思維，數理知識，和數據清洗挖掘，可視化的能力。但是想成為一流的數據分析師，這還是遠遠不夠的。還需要在大量的項目中積累經驗，打磨實際操作能力。
今天重點說下如何入門？
基礎理論是未來工作的根基，這句話每行都適用，理論萬萬不可以忽視。這個時候，建議選擇一位理論基礎強悍又有豐富實踐經驗的老師，跟著學習，並且可以隨時答疑解惑，是最節約時間成本的投資。
深藍學院
是專註於人工智慧等前沿科技的在線教育平台，致力於構建前沿科技課程培養體系的業界標準，涵蓋人工智慧、增強現實等領域。構建從基礎課到進階課的培養體系，滿足相關領域小白的入門以及入門後的提高。
深藍學院核心團隊均畢業於中國科學院自動化研究所，這一全國人工智慧研究 Top1 的科研機構。學院設置專門的教研機構，邀請中科院自動化所的多位研究員擔任課程顧問，負責把關課程質量。講師團隊還有 BAT 等名企技術負責人、資深演算法工程師等專家。講師團隊每一位成員均擁有近 10 年的相關方向科研教學一線經驗，可精準地把握每項新技術的精髓和困難點。
近期，深藍學院聯合
BAT 資深演算法工程師賀老師
，推出了
『Python數據分析』
課程。採用「
直播
＋答疑＋作業
」的形式，超過 20 個學時，長期主講老師答疑有問必答，批改作業實踐出真知。快速掌握 Python 數據分析基礎知識，並結合「微博數據」分析應用背景實踐，深刻理解 Python 數據分析與機器學習、深度學習以及社交網路之間的關係。
本次課程將安排以下
5
個實踐項目
，真正學以致用：
1.
基於微博數據的人物信息的提取與清洗
2.
基於微博數據的人物信息以及關係的數據可視化
3.
微博人物相似聚類演算法
4.
微博明星人臉識別
5.
微博社區發現演算法：明星關係與可視化
－ 課程講師 －
賀老師
BAT資深演算法工程師
主要負責基於 Python 的策略架構，以及基於大數據的人工智慧應用落地。南開大學計算機與控制工程學院碩士，碩士期間主要研究方向是基於 FPGA 的並行計算，獲得優秀碩士論文。曾工作於某知名金融信息公司，負責金融實時數據採集與分析。期間設計並實現基於 Spark 的非結構化數據處理的領域專用語言（Domain Specific Language; DSL），其核心內容在中國軟體開發者大會進行演講。
作為深藍學院講師，先後主講『Python基礎入門與實踐』、『Python基礎入門與網路爬蟲實踐（升級版I）』兩門課程，受到學員普遍歡迎。
－ 課程目錄 －
1. Python數據分析簡介
1.1 Python數據分析環境配置（Anaconda）
1.2 Python數據分析的各個模塊的作用和關係
1.3 Python數據分析安裝配置常見庫：NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib
1.4 數據分析應用場景與簡要示例
2. NumPy庫的介紹
2.1 NumPy的性能優勢
2.2 數組對象處理
2.3 矩陣處理
2.4 基本操作與實踐案例
3. Pandas庫的介紹
3.1 Pandas基本數據結構與功能（Series）
3.2 DataFrame缺失數據處理
3.3 統計功能
3.4 數據合併、分組及比較
3.5 基本操作與實踐案例
4. 習題講解與答疑
5. Python文本數據與圖像數據分析的常見技術
5.1 文本分析：清洗與常見演算法
a) 正則表達式
b) 分詞與關鍵字提取
5.2 圖像分析：預處理方法(PIL)
a) 圖像數據讀取
b) 圖像分析
5.3 基本圖像處理的基本流程
5.4 實踐：基於微博數據的人物信息的提取、清洗
6. 數據可視化
6.1 數據可視化簡介
6.2 常用可視化方式與圖表繪製
6.3 Matplolib
6.4 Seaborn
6.5 實踐：基於微博數據的人物信息以及關係的數據可視化
7. Python與機器學習
7.1 什麼是機器學習
7.2 scikit-learn介紹
7.3 scikit-learn內常用演算法介紹
7.4 機器學習基本流程
7.5 實踐：微博人物相似聚類演算法
8. Python與深度學習
8.1 深度學習簡介
8.2 Tensorflow入門
8.3 Kaggle：簡單二分類：貓狗識別
8.4 實踐圖像分類：微博明星人臉識別
9. Python與社交網路
9.1 圖(graph)基礎
9.2 社交網路演算法（包括PageRank演算法、社區發現演算法等）
9.3 igraph介紹與network
9.4 實踐微博社區發現演算法：明星關係與可視化
10. 實踐講解與答疑
－ 課程時間與學習方式 －
1、
開課時間：
6月2日-7月14日，每周六、日晚上19-21點授課（端午節假期不授課）
2、
學習方式：
（1）
課程的課件、代碼及其它學習資料將於每周五晚上7點之前更新，便於課前預習；課程視頻將於每周六周日晚7點更新，一年之內可以隨時看回放；
（2）
報名課程後將加入微信答疑群，與講師直接溝通，實時答疑；
（3）
如需緩存視頻，可下載深藍學院安卓版APP（IOS版本即將上線）；
（4）
請同學們留出4個小時左右的時間用於課程習題，以更好的吸收課程知識。
－ 限量優惠 －
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『Python基礎入門』
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－ 課程特色 －
1、課程學習結束，根據每次作業的分數，評選優秀學員；
2、優秀學員獲得深藍學院認證的學習證書；
3、優秀學員可推薦至企業實習或者就業。
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