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如何做年薪30萬的Python算法工程師?
2022-01-20
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     數據分析師發展會有幾個層次,初級數據分析師,也稱數據分析員,一般被稱為“表哥、表妹、表姐、表弟”,以圖表展現統計工作為主。中級數據分析師會涉及到一些需要掌握概率論和統計理論基礎,利用分析方法進行數據的處理與分析。到了中高級的數據分析師,就會涉及到一些關鍵指標的設定,模型的構建和調優以及數據產品或數據體系的規劃。進入高級數據分析的階段之后,就會涉及戰略規劃層面,比如業務發展方向預判、預算分配等。
    目前很多的朋友已經經歷了初級和中級層面,面對數據分析之路的提高和進階,向數據挖掘算法工程師的道路前進,這時候,我們需要思考以下幾個問題:

一、為什么要學習數據挖掘?
1.基礎的統計學基礎和簡單的分析方法已經不能夠滿足日益增長的工作和業務需求;
2.傳統的業務分析工具如excel,spss已經不能夠滿足大數據和落地模型的實施需求;
3.數據分析人員的進階需要,升職加薪,出任CEO,迎娶白富美,走上人生巔峰。

二、為什么選擇Python做數據挖掘?
1.薪資高,發展快
職業規劃公司Gooroo通過仔細查看了美國、英國和澳大利亞的超過50萬份的IT職位空缺,做了一個編程語言工資和供需的研究報告,其中Python工程師的平均年薪和排名第一的JAVA相同,高達10000美元。另外16年7月份的編程語言排行榜也顯示C++持續下跌,Python超越C++成為排名前三的編程語言指日可待。
 
2.簡單易用,功能強大
如果你嫌Java太臃腫,C和C++太麻煩,R容易卡死,那么,Python的出現無疑滿足了你所有對編程語言的審美需求。
Python被譽為最優美的編程語言,具有簡單易學、可擴展性強、可移植性強、豐富的庫等優點。和R相比,Python也更適合做數據挖掘落地項目。

3.解決公司內部“兩種語言的問題”
很多公司和組織通常都會用一種類似于領域特定的計算機語言(如MATLAB和R)對新的想法進行研究、原型構建和測試,然后將這些想法移植到更大的生產系統中去(可能使用Java、C或者C++編寫的),人們逐漸意識到,Python不僅使用于研究和原型構建。同時也適用于構建生產系統。我相信越來越多的企業也會這樣看,研究人員和工程技術人員使用同一種編程工具會給企業帶來非常顯著的效益,也節省了溝通成本。

三、Python數據挖掘的學習路徑?
1. Python編程基礎
《Python簡明教程》:Python編程入門的系統介紹,適用初學者。

2.數據挖掘機器學習
數據挖掘:概念與技術》:入門書,理論多,好像是很多研究生學數據挖掘的教材,很詳細,孟小峰老師的翻譯還是不錯的,相對很多翻譯很爛的還是可以的。
數據挖掘導論》:最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書,被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材
機器學習實戰》:基本上都是實例為主,代碼很詳細,講的也很通俗易懂,github上可以下載代碼

3.Python做數據挖掘
《Python進行數據分析》:這本書是pandas模塊的作者寫的書,一句話總結:Pandas使用手冊。如果用Python做數據分析,基本上Pandas是必不可少的包。
《Pandas》:使用Pandas手冊。
《Python科學計算》:Python科學計算手冊。

4.Python學習資源
Python學習社區:www.python.org 、ipython.org(Python和Ipython官網)
公眾號:Python開發者、Python程序員
數據挖掘: www.kaggle.com 、www.kdnuggets.com(數據挖掘競賽網站,有實戰的項目和數據可供下載訓練,實力強的也可以去挑戰高額獎金)
數據資源: UCI丨Machnie  Learning  Repository(美國大學開發,有國內外的機器學習著名的庫,經典數據集)

還差最后一步,項目實訓!
對于想快速接觸Python數據挖掘的分析師,去哪里找項目實訓呢?
聽說CDA推出了Python數據挖掘的課程,從編程基礎到模型算法落地項目實施全流程,大牛王小川導師帶給你不一樣的Python數據挖掘教程!

【培訓安排】
培訓時間:2016年7月16~17,23~24,30~31 
培訓地點:北京,CDA數據分析研究院
費用:現場班5900元,遠程班4400元
授課安排:
(1) 授課方式:周末培訓,視頻贈送,中文多媒體互動式授課方式
(2) 授課時間:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑) 
(3) 學習期限:現場與視頻結合,長期學習加練習答疑。


【課程詳情】
http://www.ruiqisteel.com/kecheng/15.html

【在線報名】

現場班:http://www.peixun.net/view/652.html

遠程班:http://www.peixun.net/view/653.html



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