为什么必须学习数据分析？应届起薪28w，人才缺口160w

最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。你可能懂python也会excel，但你真的懂数据么？

同样一个意思，用数据方法来表达和非数据方法表达，完全是天壤之别。

例如汇报工作，要向领导表达销售额略有增长的意思：

表达一：相较于上个月，这个月销售额略有增长。

表达二：销售额环比增长12%，领先竞争对手4个百分点。

表达三：近三个月销售额增长率分别为9%、15%和12%，其中线下销售额基本平稳，销售增长主要由线上业务带来。下一步可以在线上新用户转化流程上多做优化，同时减少线下投入。

如果你是领导，你更青睐于哪一种？

据英国一项职业调查研究显示，掌握数字力的员工，在收入方面，高于普通员工30%；在失业率方面，低于普通员工50%。

数据分析的本质，是通过总结数据的规律，解决商业问题。

职场寒冬，人人自危，不必赘述，但能够洞察数据规律，做出驱动业务高效增长决策的人才，很可能是寒冬中的篝火。数据分析能力是容易被忽视、却又在工作中不可或缺的“硬技能”。

之所以说数据分析是职场的必备技能，主要有两个原因：

1/ 几乎所有岗位都需要数据分析技能。从微信朋友圈、短信推广，淘宝京东等电商的商品推荐 ，今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化，这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都要求掌握数据分析。

*招聘信息取自拉勾网

2/ 几乎所有行业都需要数据分析师。目前，数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比 64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起，数据分析成为各个行业都是通吃的技能，且都能期待不错的收入水平。

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。

缺口意味着机会。企业用人需求与高校人才供给间存在着巨大的鸿沟，数据分析人才是市场上稀缺的人力资源，而企业对数据分析的需求却急速上涨。

正确的学习方式，就是先构建系统的学习体系，并在实践中习得应用的方法。来自硅谷的优达学城 Udacity 的数据分析课程，或许是合适的选择。

Udacity 由 Google 无人车之父 Sebastian Thrun 创立，是全球三大在线教育平台之一。在 MOOC 发展较为成熟的美国，Udacity 为毕业生颁发的「纳米学位」相当于“名企敲门砖”。课程内容与Google、Facebook、Github等全球前沿科技企业联手开发，课程前瞻性、权威性、认可度远超市面其他在线课程。

2016 年登陆中国后，与更多中国企业达成合作，腾讯、京东、唯品会等互联网名企，都将 Udacity 纳米学位项目作为员工的内部培训内容，纳米学位在中国的影响也在逐渐扩大；在全球，包括AT&T;、通用电气、普华永道、埃森哲、戴姆勒奔驰等知名企业在内，都将Udacity作为内部培训首选。

数据类课程也是 Udacity 的明星课程，为满足不同人群需求，Udacity 推出了多种不同类型的课程：如目标职场晋升的「商业数据分析」、目标求职转行的「数据分析师」、培养数据思维的「数据洞察与说服技巧」，以及更多进阶课程如数据科学家、数据工程师等：

数据科学学院核心课程

Udacity 始终秉承「Learning by doing」的教学理念，项目围绕零基础学员，举几个纳米学位中的项目示例（均可写进简历）：

项目示例 2 探索共享单车用户行为规律

用 Python 分析共享单车行程和用户数据，分析热门路径、典型用户等信息；编写交互式代码来查询数据，使用描述性统计学分析。 

数据分析师（入门）项目示例

⌵ 点击阅读原文，进入官网了解更多

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