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畢業后月薪上萬的人都在做什么工作？
2022-01-20
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金融行業，就是跟錢打交道的行業，如今金融行業發展的勢頭特別的好，但凡是學金融出身的學生，畢業之后到銀行去工作，很快工資都能上萬。
 
如今的互聯網發展非常的迅速，而且國家也支持這些層面的發展，所以他們的效益是非常好的，當然發的工資也高了。
 
在這些成熟的行業，尤其數據分析師崗位占據重要地位，數據分析職位需求呈現「井噴式」增長！根據拉勾招聘統計，2015年開始，數據分析師薪酬逐年走高，崗位的薪酬和經驗正相關，越老越值錢！


一、人生苦短，我用Python
數據分析職場新人，精通一門語言至關重要。寫個web服務，可以用python、寫個服務器腳本，可以用python、數據清洗和網絡爬蟲，可以用python、做機器學習數據挖掘，可以用python等等，所以說人生苦短，我用Python
 
二、舉個栗子
數據可視化最重要的好處是它能夠幫助人們更快地理解數據，你可以在一個圖表讓人們快速地發現關鍵點。python可視化發展很快，Python中實現畫圖的包還是很多的，從基礎的matplotlib到出圖非常漂亮的seaborn，渲染速度快的bokeh，以及可以實現互交式的plotly，以下就是用seasorn畫的一個圖，可以直觀的看出數據的集中趨勢、離散程度、偏態、峰態等等。


三、課程目標
1.數據分析工作中遇到的典型數據分析和挖掘案例進行深刻地分析

2.初學者快速掌握Python 數據分析和數據挖掘（含機器學習）的思想和方法

3.形成科學有效的知識和能力結構體系框架，為今后數據分析工作打下良好的基礎
 
四、課程特色
1．全程沒有艱深的公式，幾乎全部以實際案例帶動啟發理解，以通俗易懂的語言講清楚深刻的數據分析和挖掘思想，隨時互動、答疑解惑

2．注重學以致用、注重應用場景再現。把工作中常見的數據分析模型和案例加以剖析，使得學員在實際工作中很快能上手進行實際問題的解決

3．注重實際工作經驗分享，讓學員在工作學習中少走彎路，以培養興趣為引導、以闡明基本原理思想為基礎，讓學員在數據分析中有應萬變的能力
 
五、授課老師
覃老師，早年畢業于中國人民大學統計學院，近20 年來一直進行著數據分析的理論和實踐，熟悉數據分析與建模，擅長使用Python、R語言、SAS和Spark解決大數據建模及算法優化難題，積累了大量實踐案例，經驗豐富；善于用邏輯貫穿數據分析過程，把深奧的思想和方法用通俗易懂的語言講述清楚透徹，善于用數據分析計算機程序實現從數據到結論到預測的落地過程。2010 年至今培養了上萬名（包括首批）使用R語言、SAS和Python等工具實現數據分析和挖掘的專業人士，幫助他們在數據挖掘領域提升工作技能或實現就業。

覃老師曾在某世界500強金融業公司工作期間曾帶隊負責開發國內首款基于數據分析建模、隨機模擬和最優化精確計算的金融年金產品，該產品銷售額持續領跑同業市場多年，獲得金融產品創新大獎。

覃老師培訓或完成過數據分析和挖掘項目的企業有中國人壽、陸金所、中國建設銀行、匯豐銀行、北京銀行、渤海銀行、寧波銀行、吳江農商行、中國移動等。
 
六、課程大綱
第一階段： Python 基礎精要，零基礎也能學會
1. 語法初步
2. 列表、字符串和元組
3. 集合與字典
4. 條件和循環語句
5. 若干重要內置函數應用
6. 文件操作
7. 函數及其應用
9. 數據庫和 Python
10.排序算法、 動態規劃算法、遞歸算法等算法
 
第二階段：numpy、pandas等進行數據清洗和整理，充分統計分析數據
1. 整理數據（切片、產生隨機數、復制、廣播、排序等）
2. 數據索引和選擇的各種方法
3. 數據的分組、分割、合并、變形
4. 缺失值和空值的數據處理
5. 時間序列數據處理、建模和預測（ARIMA）
6. 含中文數據的處理
7. 數據去重、去離群值
8. R語言和Python（pandas）數據整理和建模的比較
9. 描述統計和推論統計分析
 
第三階段：Python機器學習算法和數據挖掘案例實戰
1. 文本挖掘原理和案例（Logistic 回歸模型對文本的分類）
2. 預測分析核心算法（圖片的K-means聚類分析）
3. 機器學習經典算法（圖片的識別和分類：PCA建模）
4. 概率統計（二維手寫數字識別 KNN方法）
5. 數據可視化（推薦系統和精準營銷 最近鄰方法、協同過濾）
6. 金融建模分析（數據可視化的各種情形）
7. 客戶畫像和精準營銷（新聞的文本分類TF-IDF準則、旅游新聞個性化推薦）
8. 算法和模型的優化（手寫識別）
9. 模型精度評估和提升（樸素貝葉斯決策）
10.特征選取的方法（酒的品質分類預測）
11.最佳K-means分類數（機器學習的格點搜索和參數尋優）
12.交叉驗證（懲罰線性回歸分類器）
13.不平衡數據處理（使用支持向量機識別和分類）
14.XGBoost 使用案例    （金融時間序列預測）
15.貝葉斯分析（機器集成學習算法）
16.逼近和最優化（隨機模擬）
17.自然語言概率圖模型（用戶流失預警）
18 馬爾科夫&蒙特卡羅（量化投資實戰）
 
七、課程安排
上課時間：2017年12月8-10日
上課地點：湖南省長沙市岳麓區長沙軟件園
現場費用：2400/1800元（學生價格1800元僅限全日制本科生及碩士研究生)
直播費用：1800元/人（同步上課時間課程內容）
每天授課：上午9:00-12:00；下午13:30-16：30；16:30-17:00答疑
 
PS:限時優惠
10月31日之前報名繳費立減300元，報名從速


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