Python大数据分析，是指通过Python技术和数据分析工具对规模巨大的数据进行多维度分析，洞悉用户属性特征和行为习惯，挖掘用户个性化需求，预测业务状况，改进决策流程，并通过自动化流程实现用户交互。
何谓Python大数据分析
随着大数据（BIG DATA）时代的来临，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的价值利用，逐渐成为企业和资本争相追捧的焦点。
Python大数据分析，是指通过Python技术和数据分析工具对规模巨大的数据进行多维度分析，洞悉用户属性特征和行为习惯，挖掘用户个性化需求，预测业务状况，改进决策流程，并通过自动化流程实现用户交互。
让学员能快速搭建数据知识理论体系；100+项目场景案例，切实提升数据分析应用能力；11类常用可视化绘制模型，让数据报表变得高大上；5位全程教学辅助，让学习变得更轻松；入学即可签订含法律效力的就业保障协议，轻松实现从入学到入职。
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数据分析 |
Python大数据分析线上全程班 |
Python大数据分析 线上全程班 |
BI商业数据分析线上全程班 |
BI商业数据分析线上业余班 |
| 学习周期 |
3个月 |
4.5个月 |
1.5个月 |
3个月 |
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上课时间 |
周一到周五 09:30-11:30 13:30-16:30
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工作日两晚，一天2h 休息日一天，一天6h |
周一到周五 09:30-11:30 13:30-16:30
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工作日两晚，一天2h 休息日一天，一天6h |
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招生门槛 |
30岁以下 统招大专及以上 |
30岁以下 统招大专及以上 |
30岁以下 统招大专及以上 |
30岁以下 统招大专及以上 |
| 是否需要脱产 |
是 |
否 |
是 |
否 |
| 是否有就业协议 |
是 |
是 |
是 |
是 |
Python+大数据：新基建的核心要素
互联网数字经济下，数据无处不在，人类正从IT时代迈入DT时代。IT时代以流程来驱动业务，而在DT时代，将以大数据来驱动业务。
同时，传统经济的公路、铁路、机场等“铁公基”的建设，也离不开大数据。“新基建”覆盖的七大领域，人工智能和大数据占据其二，且与各行各业息息相关，基于Python技术的算力是核心、大数据则是要素。
2020年4月9号发布的《**国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确指出：将数据作为一种新型生产要素，充分发挥数据对其他要素效率的倍增作用。
数据分析师的定义和职业发展前景
数据分析师是指专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。阿里巴巴研究员薛贵荣曾表示，“数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”随着数字经济的高速发展，国内数据分析人才出现了供不应求的状况，数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。有媒体报道，美国的数据分析师平均年薪高达17.5 万美元，而国内顶尖互联网公司，数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
适合人群
1、想从事数据分析行业，获得高薪Offer
零基础想入行
专业不受限，岗位薪资高
0基础就能学，学完就能用
能写在简历上的真实项目经验
2、构建完善的数据分析知识体系，提升业务实战能力
相关行业想涨薪
摆脱“人肉取数机器”，突破薪资瓶颈
拥有更开阔的业务视角，提升职场竞争力
满足大厂数据分析能力模型，斩获高薪Offer
构建完善的数据分析知识体系，提升业务实战能力
3、想要拿到大厂高薪Offer，成为业务操盘手
提升自己想转行
不拍脑门，用数据驱动业务决策
搭建核心指标体系，抓住业务核心体系
自动化办公，用数据提升找工作效率
4、有志于AI方向发展
有志于AI方向发展
不拘泥于现况，挤进人工智能领域
成功转型AI行业数据高端人才
站在数据顶端，薪资不可估量
