大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训
光环大数据的人工智能培训 让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训
光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。
近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。
人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。
人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。
人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。
毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。
一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。
这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。
人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。
那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。
如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
数据分析师一般一个月多少钱2篇
数据分析师一般一个月多少钱2篇第一篇：数据分析师一般一个月多少钱数据分析师是信息时代最为重要的职业之一，目前数据分析师的需求量非常之大。
随着智能化、大数据浪潮的到来，数据分析师的工作将越来越受欢迎。
那么，数据分析师一般一个月多少钱呢？这个问题困扰着许多求职者们，下面就带大家一起来了解一下。
1. 行业情况数据分析师是属于高新技术领域的职业，而高新技术领域的职业普遍较为火爆。
共享经济、云计算、大数据等新兴领域的快速发展带动了数据分析师的需求，形成了很高的薪资待遇。
2. 薪资水平根据统计数据，很多城市的数据分析师的薪资都在1万元以上，甚至超过2万元。
这一薪酬水平在整个行业中表现非常出色，而据估算，未来5年数据分析师薪资有望继续上涨。
3. 工作经验数据分析师的工作经验直接影响着其薪资水平。
通常情况下，数据分析师的工作经验在2-3年左右时，薪资有望达到10万元/年，而在5年及以上的工作经验后，薪资将会呈现出不同程度的上升趋势。
4. 所在城市不同城市的薪资水平和生活成本不同，因此，不同城市的数据分析师的薪资待遇也存在着一定的差异。
如北京、上海等一线城市的数据分析师薪资待遇较高，而较为发达的二线城市如杭州、深圳等，其数据分析师的薪资也相对较高。
总的来说，数据分析师是一个相对收入较高的职业，其薪资水平受行业、工作经验、城市等多种因素影响。
如果想在这个领域里拥有良好的收入，不仅要拥有扎实的技术能力，还要具备较为丰富的实战经验和专业知识。
第二篇：新手数据分析师的薪资待遇数据分析是一门不错的职业，一些人可能会想尝试这个职业，成为一名数据分析师。
当然，如果你想成为一名数据分析师，薪资待遇还是一个非常重要的问题。
了解到新手数据分析师的薪资待遇后，对于拟从事该职业的人来说，也是一个非常重要的参考因素。
那么，新手数据分析师的薪资待遇一般是多少呢？1. 工作地点不同城市的工作薪资待遇是不一样的，在一线城市，薪资待遇相对较高，如北京、上海等地和杭州等二线城市比较繁荣的地方。
大数据培训机构费用一般要多少_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据培训机构费用一般要多少_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据培训机构费用一般要多少？我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。
教育大数据从战略高度应定位为推动教育变革的新型战略资产、推进教育领域综合改革的科学力量以及发展智慧教育的基石。
大数据时代的挑战与机遇2012年，联合国在发布的《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书中指出：“大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。
”大数据正在实现人类工作、生活与思维的大变革，其“威力”也强烈地冲击着整个教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。
教育领域已有学者探讨了大数据时代背景下教育模式的转变、教育变革的趋势与转向、教育研究的新范式、学习方式的变革等，还有学者探讨了教育领域具有广泛应用价值的大数据技术，比如学习分析、教育数据挖掘等，也有学者探讨了大数据技术在教育中的应用模式与实践案例。
大数据职位收入高大数据培训机构费用一般要多少？你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对大数据信息的应用和获取。
而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！大数据专业职位有哪些大数据培训机构费用一般要多少？让我们先了解下大数据的专业只有有什么，发展前景如何在考虑这个问题，一般来说大数据相关常见的职位有三种：数据分析师：基本是写写sql，用大数据平台工具，用数据抽象业务问题，代码写的少，但是需要了解R语言，Python语言等基本要求如下：能够独立清晰的识别问题；明确范围并做好分析规划和思路；熟练使用大数据平台提取数据、了解DW底层结构、对数据模型合理规划；熟练和正确应用分析方法、准确高效；项目展现的条理、逻辑、表达清晰；提出建议、推动建议被采纳大数据工程师：需要写代码，需要熟悉spark，hadoop，hive等各种大数据平台和框架基本要求如下：1.熟悉大数据架构知识，精通大数据开发语言；2.独立设计复杂数据系统、能进行可用性设计、能独立定位问题并调优；3.具备专业技术攻关能力;独立完成集成、系统测试，指导低级别工程师测试；4.能快速定位和修复bug；数据产品经理：相对于一般的产品经理，大数据产品经理更强调数据敏感度，数据分析和数据评估能力大数据培训机构费用一般要多少大数据培训机构费用一般要多少？大数据技术的学费可以分期和交全款两种，依次学习和掌握：Java语言基础：Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；HTML、CSS与JavaScript：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；JavaWeb和数据库：数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；Linux基础：Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；Hadoop生态体系：Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop 文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；Spark生态体系：Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、SparkSQL与DataFrame、深入SparkStreaming、SparkMLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；Storm实时开发：storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout 详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；怕钱不够？就业挣钱后再付学费;怕学不会？真正0基础入学，120天精通;担心就业？7万家雇主企业，名企内部就业。
2024年大数据技术及应用培训
大数据技术及应用培训一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的数据处理方式，正逐渐改变着我们的生活和工作。
大数据技术以其独特的优势，如海量数据存储、快速数据处理和分析等，被广泛应用于金融、医疗、教育、零售等领域。
为了更好地应对大数据时代的挑战，提升我国大数据技术及应用水平，开展大数据技术及应用培训显得尤为重要。
二、培训目标1.提升大数据技术理论水平：使学员掌握大数据的基本概念、特点、发展历程及应用领域，了解大数据技术体系及关键技术。
2.增强大数据技术应用能力：使学员熟练掌握大数据处理、存储、分析和可视化等技能，具备实际操作能力。
3.培养大数据思维和创新意识：使学员具备大数据思维，能够运用大数据技术解决实际问题，推动创新发展。
4.促进跨领域交流与合作：搭建大数据技术交流平台，加强各行业间的合作与交流，推动大数据产业发展。
三、培训内容1.大数据概述：介绍大数据的基本概念、特点、发展历程及应用领域，使学员对大数据有一个全面的认识。
2.大数据技术体系：讲解大数据技术体系结构，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，使学员了解大数据技术全貌。
3.关键技术解析：深入剖析大数据关键技术，如分布式计算、数据挖掘、机器学习、自然语言处理等，使学员掌握核心技术。
4.大数据平台与应用：介绍主流大数据平台，如Hadoop、Spark、Flink等，以及在各行业中的应用案例，使学员了解实际应用场景。
5.大数据安全与隐私保护：讲解大数据安全与隐私保护的重要性，分析相关法律法规和技术手段，提高学员的安全意识。
6.大数据产业发展趋势：分析大数据产业的发展现状及未来趋势，探讨我国大数据产业发展策略。
7.实践操作与案例分析：组织学员进行实际操作，结合典型案例进行分析，提高学员的实际应用能力。
四、培训对象1.企事业单位信息部门相关人员：提升大数据技术应用能力，为企事业单位提供技术支持。
2.从事大数据相关工作的专业人士：深化专业知识，提高实际操作能力。
云计算与粒计算_光环大数据培训
云计算与粒计算_光环大数据培训云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。
云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享 ...云计算云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。
云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。
云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。
云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等技术，这些技术都是针对云计算做的很好的补充，满足多样化的市场应用需求。
本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。
其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。
在1997年时，美国一大学教授首次在论文中提出了粒计算，这标志着涉及多学科的一个应用研究领域产生。
此后，国外诸多学者对它进行了研究，提出了许多有关粒计算的理论、方法和模型，现已成为研究模糊的、不较精确的、不完整的及海量信息处理的重要工具。
粒计算是一个含义广泛的术语，覆盖了所有有关粒的理论、方法学、技术和工具的研究，并认为粒计算是模糊信息粒化、Rough集理论和区间计算的超集，是粒数学的子集。
粒计算是在问题求解中使用粒子，构建信息粒化，将一类对象基于不可分辨关系、相似性等特征划分为一系列粒。
粒计算模型分为两大类：一类以处理不确定性为主要目标，如以模糊处理为基础的计算模型，以粗糙集为基础的模型，侧重于计算对象的不确定性处理。
模糊概念是粒计算的主要组成部分;另一类则以多粒度计算为目标，如商空间理论。
数据分析师一般一个月多少钱
数据分析师一般一个月多少钱数据分析师是当今企业中备受重视的职业之一。
数据分析师通过处理和解释数据，帮助企业做出有根据的决策，提高效率和盈利能力。
那么，作为一名数据分析师，赚多少钱是一种普遍关心的问题。
数据分析师的薪资水平取决于一系列因素，包括工作经验、教育背景、所在地区和所属行业等。
一般来说，初级数据分析师的月薪一般在8000-15000元之间。
随着工作经验的积累和技能的提升，数据分析师的薪资水平也会随之增加。
外企和大型企业往往支付更高的薪资给数据分析师。
在一些发达国家，数据分析师的平均月薪可能高达数万元。
然而，这并不意味着其他公司或地区的数据分析师就一定拿不到高薪。
事实上，在中国，随着大数据和人工智能的兴起，数据分析师的市场需求逐渐增长，薪酬水平也在不断上升。
除了基本工资，一些企业还会给数据分析师提供额外的福利和奖金，如年终奖金、股票期权、绩效奖金等。
这些额外的福利可以极大地增加数据分析师的收入。
要成为一名优秀的数据分析师，需要具备扎实的数理统计基础、熟练的数据分析工具使用技能和良好的沟通能力。
这些技能的掌握和运用将直接影响到数据分析师的薪资水平。
此外，数据分析师还可以通过不断学习和提升自己的技能来获得更高的薪资。
参加培训课程、获得相关证书或在行业内积累丰富的经验，都可以为数据分析师的职业发展和薪资提升提供帮助。
综上所述，数据分析师的薪资水平因人而异，受多种因素的影响。
然而，随着大数据时代的到来，数据分析师的市场价值不断增加，薪酬水平也呈现上升趋势。
对于想要从事数据分析行业的人来说，掌握相关技能、提高自身能力，将会为自己在职场上赢得更好的发展机会和薪资待遇。
光环大数据培训_ Palantir之核心技术探秘
光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。
Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。
它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。
关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。
如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。
为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。
比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。
光环大数据培训：精准聚焦大数据时代国际人才集聚
光环大数据培训：精准聚焦大数据时代国际人才集聚光环大数据培训了解到，10月22日，上海社会科学界第十五届学术年会智库专场“精准聚焦大数据时代国际人才集聚”学术研讨会在复旦大学召开，会议由上海社会科学界联合会主办，复旦大学管理学院和国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”课题组承办。
复旦大学文科科研处处长陈玉刚、复旦大学管理学院企业管理系系主任苏勇参加开幕式并致辞。
国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”首席专家、复旦大学管理学院教授姚凯主持会议并作专题发言。
从国家竞争优势的高度谋划人才集聚战略在日趋激烈的国际人才竞争中如何实现广聚天下人才而用之的宏伟蓝图?姚凯认为，中国需要充分把握大数据时代的特点，从国家竞争优势的高度出发谋划国际人才集聚战略。
我们需要对我国主要的竞争国家在大数据时代下的国际人才集聚现状、影响因素、集聚模式和国别竞争优势进行宏观、中观和微观国际比较，从而找出中国人才集聚及其效应的问题和差距，通过建立国家和国际人才集聚重要节点城市的国际人才集聚竞争优势指数体系，为中国制定大数据时代国际人才集聚战略及对策提供国际借鉴。
同时，姚凯强调，大数据技术正在对传统人力资源管理和人才管理的职能和价值链产生深刻而革命性的变革，要充分采用大数据技术重新科学设计国际人才预测、分析、引导、管理、服务和激励的新机制，研究大数据时代国际人才在全球城市网络中集聚的新载体和新方式，重视国际人才动态集聚、虚拟集聚等新趋势，对接中国建立创新型国家和上海建设全球有影响力的科创中心战略，建立起有利于国际人才集聚的新的体制机制和生态系统。
姚凯建议在上海率先建立起全球性的国际人才集聚大数据中心和人才库。
中国人才学会副会长沈荣华认为，国际人才集聚必须适应中国参与全球化的发展进程，实行三大转变：其一要从引进国内人才为主转到引进国外人才为主;其二要从引进国外一般人才为主转到引进国外高层次人才为主;其三要从只注重引进人才转到营造良好的人才国际环境，实现由劳动力集聚到人才集聚再到国际人才集聚，当好国际人才集聚的引领者。
数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训
数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。
这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。
一、数据分析价值观上面我介绍了：“道”指的是价值观，即如何看待数据分析的价值。
要想真正吃透这一点，必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
数据分析的价值观（一）数据分析的价值认同做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
放到一个企业里面，企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。
你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。
如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。
（二）数据分析的工作定位做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。
既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。
数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。
在LinkedIn那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
数据分析的EOI框架当时我们还采用了一套EOI的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。
针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。
优秀的可视化分析案例_光环大数据培训
优秀的可视化分析案例_光环大数据培训数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
数据是非常强大的。
当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。
通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。
必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
谈谈数据可视化。
人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
但是，并非所有的数据可视化是平等的。
（点击“为什么大多数人的图表和图形看起来像废话”了解我想表达的意思）那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。
什么是数据可视化?数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。
用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。
数据可视化可以是静态的或交互的。
几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。
交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。
感到兴奋了吗?让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。
交互数据可视化的实例1)为什么会有“巴士群”现象这里有一个关于复杂数据集的很好的例子，它看起来感觉像一个游戏。
在这个例子里，Setosa网站为我们呈现了“巴士群”现象是如何发生的，即，当一辆巴士被延迟，就会导致多辆巴士在同一时间到站。
只用数字讲述这个故事是非常困难的，所以取而代之的是，他们把它变成一个互动游戏。
当巴士沿着路线旋转时，我们可以点击并按住一个按钮来使巴士延迟。
然后，我们所要做的就是观察一个短暂的延迟如何使巴士在一段时间以后聚集起来。
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大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的数据分析培训的机构，聘请专业讲师面对面授课，与时俱进及时更新课程体系，为保障学员就业与多家单位进行合作，保障学员就业。
光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。
从去年7月份开始学习 Udacity 的“数据分析师”纳米学位课程，到现在也算学了不少内容，接下来打算慢慢开始找工作了。
既然想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。
最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。
本次项目即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。
数据来源本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。
集搜客是一款简洁易用且功能强大的网络爬虫产品，通过鼠标点选和简单的命令操作即可实现爬虫的定制和运行，这里也推荐一下。
之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。
并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。
（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：内容字段岗位名称title月薪month_salary公司名称company所属行业industry公司规模scale融资阶段phase投资人investors所在城市city经验要求experience学历要求qualification全职/兼职full_or_parttime职位描述及任职要求description项目目的主要是希望通过实际的数据来解答针对数据分析岗位的一些疑惑，Udacity 数据分析师课程的童鞋一些参考性的意见。
具体来说，主要针对以下几个问题：- 数据分析师岗位需求的地域性分布；- 整个群体中薪酬分布的情况；- 不同城市数据分析师的薪酬情况是怎样的；- 该岗位对于工作经验的要求是怎样的；- 根据工作经验的不同，薪酬是怎样变化的；- 从用人单位的角度看，数据分析师应当具备哪些技能？- 掌握不同技能是否会对薪酬有影响？影响是怎样的？技术和工具本项目主要分为两大部分，第一部分是数据爬取，采用的是集搜客网络爬虫工具。
第二部分是数据分析，以python编程语言为基础。
数据分析部分主要使用pandas作为数据整理和统计分析的工具，matplotlib用于图形的可视化，seaborn库包用于图形美化。
在进行技能需求分析的时候，使用了jieba作为分词工具包，并使用wordcloud包制作词云。
数据整理加载和清理* 点击图片缩略图可放大，下同。
大数据可以看到，经过初步清理后，数据集中有效变量为13个，数据记录575条。
除了投资人这一项之外，其他各字段的数据完整度非常好，几乎没有缺失值。
这对于后面的分析来说是个大大的好消息。
数据分析地域性分布<matplotlib.text.Text at 0x1102e1f90>在拉勾网上，全国有29个城市的企业邮数据分析师的人才需求，其中将近一半需求产生在北京市，需求量全国第一。
排在前5的分别是：北京、上海、深圳、杭州、广州。
数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市，以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。
北京市巨大的需求比重令我稍感意外，不过，考虑到拉勾网是一个偏重互联网相关行业的招聘平台，而我国大量互联网企业在北京聚集，这个结果倒也算合理。
以后有时间，可以对全国互联网行业分布特点做个分析。
总而言之，可以得出一个清晰的结论：数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。
当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力想必也是很大的。
总体薪酬情况/Users/carrey/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__ma in__.py:16: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copyof a slice from a DataFrame.Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value insteadSee the caveats in the documentation: /pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-vi ew-versus-copy([<matplotlib.axis.XTick at 0x11ccaa290>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d478210>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d5652d0>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d602f10>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d6116d0>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d528290>, <matplotlib.axis.XTick at 0x126eb4c10>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d441e90>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d611bd0>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d618390>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d618b10>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d6242d0>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d624a50>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d62d210>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d62d990>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d637150>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d6378d0>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d642090>, <matplotlib.axis.XTick at 0x11d642810>], <a list of 19 Text xticklabel objects>)如同大多数其他工作一样,数据分析师的薪酬也是一个右偏分布。
大多数人的收入集中在5k-20k每月，只有少数人能够获得更高的薪酬，但有极少数人薪酬极高，让人充满期待。
需要说明的是，拉勾网上的薪酬值是一个区间值，并且相互之间互有重叠，为了便于分析，我取区间的中值作为代表值进行的分析。
因此，实际的薪酬分布情况可能会比图中的情况更好一些。
总是有人能够拿到薪酬的上限。
综合来看，数据分析师的薪酬收入整体还是可观的，从这方面说，选择这个职业还是不错的。
不同城市薪酬分布情况<matplotlib.text.Text at 0x115796650>忽略掉那些人才需求量比较小的城市，我重点关注排名前六的城市。
从图上看，这六大城市的薪酬分布情况总体来说都比较集中，这和我们前面看到的全国的薪酬总体情况分布是一致的。
深圳市薪酬分布中位数大约在15k,居全国首位。
其次是北京，约12.5k，之后是上海和杭州。
深圳确实是个创造奇迹的城市，在这里也给了我一个小小的惊喜。
从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择。
工作经验需求/Users/carrey/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__ma in__.py:7: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value insteadSee the caveats in the documentation: /pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-vi ew-versus-copy/Users/carrey/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pand as/core/indexing.py:132: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrameSee the caveats in the documentation:/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-vi ew-versus-copy self._setitem_with_indexer(indexer, value)/Users/carrey/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__ main__.py:13: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrameSee the caveats in the documentation: /pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-vi ew-versus-copy/Users/carrey/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipyk ernel/__main__.py:25: FutureWarning: sort(columns=....) is deprecated,use sort_values(by=.....)<matplotlib.text.Text at 0x110577dd0>不出所料的，工作经验的需求分布近似于正态分布。