福利 | 0基础入门Python数据分析、统计学、数据库 教程资料(免费下载,失效不补)...

程序员必修内功,收集了上千本各类编程书籍【免费获取】 程序员必修内功,收集了上千本各类编程书籍,C,C++,Java,Python,机器学习,深度学习,Linux等等,还收集了很多英文原版书籍,看不惯中文的也可以选择英文哦。这些书籍都是我经过平时的积累,到处收集下来的,可以说是很全面了。数目会随着时间而增加,当你想要找一本与互联网相关的书籍时,可以优先来看看我这里有没有哦,万一有呢,是吧。 若存在链接失效可以私我,第一时间把书籍发给你。 目录 面试宝典 数据结构与算法相关书籍 计算机基础 计算机网络 计算机组成原理 汇编语言 操作系统 py 阅读详情

2019年,西门子以1.04万的万人裁员拉开了互联网寒冬的序幕。

后继滴滴巨亏109亿、宣布裁员2000人的消息在朋友圈刷屏。

没多久,京东又宣布将末位淘汰10%的员工。不仅是各大互联网公司,通用、福特、拜耳、宜家等超大型外企,也相继传出裁员的消息…

这样的大背景下,为保饭碗,人人自危,所谓稳定的工作,早已不复存在。

然而在全世界都在裁员的浪潮下,唯独“数据分析”这一门新兴行业,非但没有受到冲击,反而在寒潮中,激流勇进,薪资越涨越高。

知名互联网大厂纷纷开出了35K-70K的年薪引进数据分析人才,仍然供不应求。

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数据分析师究竟有何魔力?

现如今,随着AI技术的发展,大数据、云计算、人工智能等新兴技术的火热,“数据”一词已然成为业界宠儿。

且近年数据量的增多,从数据中获取商业价值,实现数据资产变现已然成为每个企业数据化转型的关键路径。

如果你目前在为自己的未来感到焦虑。或者你自认为无法躲避三到五次10%的末尾淘汰,不妨审视一下自己的职业,有时候换条路子倒不失是一个高明的选择。

5G时代已然到来,互联网数据量爆发,预计到2020年,互联网的数据字节数将达到可观测宇宙星体的40倍!

每分钟的数据量惊人

随着大数据分析进入落地应用的大爆发时期,企业用人需求也将全面爆发!目前从事大数据分析相关工作,起薪至少15K,有经验者年薪高达50-70万,极度缺人!

在大数据、人工智能的浪潮里,只要公司有业务决策需求,都离不开数据分析这个“工具”。不懂数据,热门职位很大程度上会失之交臂,而专职的数据分析师,也“因为稀缺所以高薪”。

据数联寻英发布的《大数据人才报告》称:目前我国大数据人才仅 46 万,在未来 3-5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人仇恨。

入行大数据分析从何开始?

为什么这些大数据分析岗位如此抢手?

从事大数据分析工作又需要哪些技术储备?

如何才能快速入门大数据分析?

小编从招聘网站上调研多次,整理了一份大数据分析工程师必备技能图谱,为想要转型或提升的小伙伴们,提供一些学习上的借鉴和参考。

(高清版已打包,文末扫码领取)

很多人都想要进入大数据分析领域,其实大数据分析的核心就在于数据的采集、存储、处理、分析和挖掘。

而掌握这两项技术还需要具备Python编程和统计学基础以及数据库相关的知识作为支撑,虽然看似有一定难度,但是并不可怕。

小编整理了一套由业内资深大数据分析领域大牛精心打造,汇集多年实战经验&前沿大数据分析项目案例的《统计学+数据库+Python系列入门视频教程》,堪称入门神器!

大数据分析系列入门教程

第一阶段:大数据分析必备技能—统计学基础

01.样本的性质

02.描述性分析

03.可视化分析

04.相关与独立分析1

05.相关与独立分析2

第二阶段:大数据分析必备技能—数据库基础

01.数据库简介

02.数据库简单查询

03.数据库分组查询

04.数据库关联查询

05.mysql的执行原理

06.mysql经典面试-行列转换问题

07.存储引擎、索引、sql优化、慢查询

第三阶段:大数据分析必备技能—Python编程

01.Python入门程序

02.Python的变量命名

03.操作运算符

04.流程控制(if)

05.流程控制(while)

06.流程控制(for)

07.函数的全部知识总结

08.模块和导包

09.爬虫的最基本理论

10.使用正则抓取名言数据

11.使用BeautifulSoup抓取名言网

12.使用xpath抓取名言网

额外福利

除了以上这些重磅福利,额外再送12G大数据分析专业资料,包括大量大数据分析与Python专业书籍PDF版、练习题、行业报告、面试宝典、知识图谱、学习教材、实战案例等等应有尽有,内容过多,小编就不截图展示了~

 以上福利将全部免费送给粉丝们 

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数据分析自学路线:Excel、SQL、Python、Tableau核心技能栈详解 很多同学想入门数据分析,但面对Excel、SQL、Tableau、Python这些工具,常常感到无从下手,网上资料要么太散,要么太深,很难形成体系化的学习路径。本文旨在为你梳理一条清晰、实用、可执行的数据分析自学路线,涵盖从数据处理、分析到可视化的核心技能栈,并提供可直接上手的代码示例和项目思路。无论你是零基础转行,还是希望提升业务分析能力,都能从这套“组合拳”中找到适合自己的学习模块。 1. 数据分析核心技能栈全景解读 数据分析并非掌握单一工具即可,而是一个由数据处理、分析挖掘、结果呈现构成的完整工作流。 阅读详情

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