把数据分析做到优秀,好难!

数据分析师成长手册 数据分析师成长手册详细记录了一名分析师成长过程中需要的知识体系,以及在学习众多关于数据挖掘和数据分析课程需要的理论体系,是学习数据分析和数据挖掘的规范类手册。 立即下载

随着各个企业数据量暴增,BAT 等大厂更是达到了 PB 级别,能够处理的数据体量决定了数据分析师的段位。加上分析目标多元化,业务场景复杂,这就非常考验分析师的综合能力,而这也正是当下企业要重金挖掘的数据人才。

我们看一组数据:北京的数据分析师平均薪资在 18k 以上,有近 50% 的人薪资超过 20k 。看来,数据分析师确实挺多金的。

但现实中,想做好数据分析并成为优秀的数据分析师不容易,还常被工作搞得焦头烂额:

  • 清洗数据时,受限于各类数据格式而不能及时链接各类数据源,无法高效的协同工作。

  • 不懂业务体系,搞不清关键指标,不知道分析哪些数据,很难完成工作任务。

  • 会做图表,但不清楚什么情况适用哪类图表,很难做出优秀的可视化报告展示分析结果,无法得到领导重用。

如何改变这种处境呢?

学习,是提升技能的最佳途径。很多人选择了自学:上网查资料,看书籍,但知识点陈旧零散重理论,白费精力;观看视频,因公司业务体系多样导致每人面对情况各异,所学不一定适用,浪费时间,学习进度缓慢等等。

难道就没有高效的学习方法了吗?

其实,提升数据分析能力的最有效方法就是实战工作。只有在理解业务的基础上,通过成熟的分析方法指导,灵活的运用各类分析工具,才能真正做到数据驱动业务。而这也正是企业高价寻求的数据分析人才。

但对于初学者或初级分析师来说,现实是自学提升太难,工作中又很难接触到完整的项目,冲击高薪就像进入了死胡同。

别急,这里有一个机会,能让你 3 天攻克 Python 相关技能,学会搭建分析框架,并能输出优秀的数据分析可视化报告。你想尝试吗?

与其它常见的视频资料和公开课不同:

首先,训练营案例出自廖雪峰老师团队研发的价值 8980 元的《大数据分析全栈工程师》正式课程,内容做了进一步优化扩充,更适合想要快速提升的人学习。学完你能收获一份项目经验,简历含金量也会高很多。

其次,训练营选取了当下应用最广的企业项目,基于大厂脱敏数据,用 Python、Pandas 等最流行的技术,帮大家快速掌握数据分析各项技能。

最重要的是,训练营中的源码和数据都会开放给大家,帮大家解决缺乏数据训练的问题,在几乎真实的工作环境中高效体验完整的分析流程,加速熟练各类工具,理解掌握各种分析方法。

最后,训练营采用2天直播+1天答疑的形式,邀请了有多年丰富项目经验的大厂资深数据分析专家常老师为大家授课,还配备了答疑解惑的助教,监督学习的班班,只为让大家能够快速理解吸收各个知识点。


以下是课程详细内容:

也许很多人会好奇:大牛老师授课+实战+《大数据分析全栈工程师》正式课部分内容,这样的训练营贵吗?

说实话,《Python 数据分析必知必会训练营》是按照 599 元打造的,虽然只有短短 3 天时间,但内容很丰富,确保大家都能融会贯通,并会在实际工作中灵活应用。

为了避免优质学习资源的浪费,筛选出高意向、迫切需要的同学,激发大家的学习热情和决心,我们决定:

  1. 课程面向有一定 Python 基础,并缺乏系统化分析基础的人;

  2. 为寻找一批志同道合(有志成为优秀数据分析师)的人,学习课程需要花 9.8 元(不到一杯奶茶的钱,既可完成一次大脑冲电)。

为确保每位同学都能享受到位的教学服务,决定给本公众号开放 88 个名额,多一位都不收。机会难得,速速扫描下面二维码进行报名~

原价值 599 元的实战训练营

限额 88 名,只需 9.8 元

进阶提升,须快人一步

本次训练营开课时间(4月14-16日  20:00-22:00),希望各位同学报名后:

  1. 能提前预留好时间,准时参加直播学习;

  2. 结合自身情况,提前整理好工作或就业中遇到的问题,确保自己能充分利用这次宝贵的答疑时间;

  3. 可提前和小助理咨询相关学习资料进行预习,确保自己能充分汲取老师所授技术点,并能应用到实际业务中。

最后,希望能和大家开启一段充实的学习历程,愿大家都能突破职场瓶颈,提升竞争力。

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这份数据分析报告规范,写得很棒!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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