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首頁(yè)CDA發(fā)布畢業(yè)后月薪上萬(wàn)的人都在做什么工作？
畢業(yè)后月薪上萬(wàn)的人都在做什么工作？
2022-01-20
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金融行業(yè)，就是跟錢打交道的行業(yè)，如今金融行業(yè)發(fā)展的勢(shì)頭特別的好，但凡是學(xué)金融出身的學(xué)生，畢業(yè)之后到銀行去工作，很快工資都能上萬(wàn)。
 
如今的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展非常的迅速，而且國(guó)家也支持這些層面的發(fā)展，所以他們的效益是非常好的，當(dāng)然發(fā)的工資也高了。
 
在這些成熟的行業(yè)，尤其數(shù)據(jù)分析師崗位占據(jù)重要地位，數(shù)據(jù)分析職位需求呈現(xiàn)「井噴式」增長(zhǎng)！根據(jù)拉勾招聘統(tǒng)計(jì)，2015年開(kāi)始，數(shù)據(jù)分析師薪酬逐年走高，崗位的薪酬和經(jīng)驗(yàn)正相關(guān)，越老越值錢！


一、人生苦短，我用Python
數(shù)據(jù)分析職場(chǎng)新人，精通一門(mén)語(yǔ)言至關(guān)重要。寫(xiě)個(gè)web服務(wù)，可以用python、寫(xiě)個(gè)服務(wù)器腳本，可以用python、數(shù)據(jù)清洗和網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，可以用python、做機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，可以用python等等，所以說(shuō)人生苦短，我用Python
 
二、舉個(gè)栗子
數(shù)據(jù)可視化最重要的好處是它能夠幫助人們更快地理解數(shù)據(jù)，你可以在一個(gè)圖表讓人們快速地發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)。python可視化發(fā)展很快，Python中實(shí)現(xiàn)畫(huà)圖的包還是很多的，從基礎(chǔ)的matplotlib到出圖非常漂亮的seaborn，渲染速度快的bokeh，以及可以實(shí)現(xiàn)互交式的plotly，以下就是用seasorn畫(huà)的一個(gè)圖，可以直觀的看出數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度、偏態(tài)、峰態(tài)等等。


三、課程目標(biāo)
1.數(shù)據(jù)分析工作中遇到的典型數(shù)據(jù)分析和挖掘案例進(jìn)行深刻地分析

2.初學(xué)者快速掌握Python 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘（含機(jī)器學(xué)習(xí)）的思想和方法

3.形成科學(xué)有效的知識(shí)和能力結(jié)構(gòu)體系框架，為今后數(shù)據(jù)分析工作打下良好的基礎(chǔ)
 
四、課程特色
1．全程沒(méi)有艱深的公式，幾乎全部以實(shí)際案例帶動(dòng)啟發(fā)理解，以通俗易懂的語(yǔ)言講清楚深刻的數(shù)據(jù)分析和挖掘思想，隨時(shí)互動(dòng)、答疑解惑

2．注重學(xué)以致用、注重應(yīng)用場(chǎng)景再現(xiàn)。把工作中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析模型和案例加以剖析，使得學(xué)員在實(shí)際工作中很快能上手進(jìn)行實(shí)際問(wèn)題的解決

3．注重實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)分享，讓學(xué)員在工作學(xué)習(xí)中少走彎路，以培養(yǎng)興趣為引導(dǎo)、以闡明基本原理思想為基礎(chǔ)，讓學(xué)員在數(shù)據(jù)分析中有應(yīng)萬(wàn)變的能力
 
五、授課老師
覃老師，早年畢業(yè)于中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，近20 年來(lái)一直進(jìn)行著數(shù)據(jù)分析的理論和實(shí)踐，熟悉數(shù)據(jù)分析與建模，擅長(zhǎng)使用Python、R語(yǔ)言、SAS和Spark解決大數(shù)據(jù)建模及算法優(yōu)化難題，積累了大量實(shí)踐案例，經(jīng)驗(yàn)豐富；善于用邏輯貫穿數(shù)據(jù)分析過(guò)程，把深?yuàn)W的思想和方法用通俗易懂的語(yǔ)言講述清楚透徹，善于用數(shù)據(jù)分析計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)從數(shù)據(jù)到結(jié)論到預(yù)測(cè)的落地過(guò)程。2010 年至今培養(yǎng)了上萬(wàn)名（包括首批）使用R語(yǔ)言、SAS和Python等工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和挖掘的專業(yè)人士，幫助他們?cè)?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域提升工作技能或?qū)崿F(xiàn)就業(yè)。

覃老師曾在某世界500強(qiáng)金融業(yè)公司工作期間曾帶隊(duì)負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)國(guó)內(nèi)首款基于數(shù)據(jù)分析建模、隨機(jī)模擬和最優(yōu)化精確計(jì)算的金融年金產(chǎn)品，該產(chǎn)品銷售額持續(xù)領(lǐng)跑同業(yè)市場(chǎng)多年，獲得金融產(chǎn)品創(chuàng)新大獎(jiǎng)。

覃老師培訓(xùn)或完成過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘項(xiàng)目的企業(yè)有中國(guó)人壽、陸金所、中國(guó)建設(shè)銀行、匯豐銀行、北京銀行、渤海銀行、寧波銀行、吳江農(nóng)商行、中國(guó)移動(dòng)等。
 
六、課程大綱
第一階段： Python 基礎(chǔ)精要，零基礎(chǔ)也能學(xué)會(huì)
1. 語(yǔ)法初步
2. 列表、字符串和元組
3. 集合與字典
4. 條件和循環(huán)語(yǔ)句
5. 若干重要內(nèi)置函數(shù)應(yīng)用
6. 文件操作
7. 函數(shù)及其應(yīng)用
9. 數(shù)據(jù)庫(kù)和 Python
10.排序算法、 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、遞歸算法等算法
 
第二階段：numpy、pandas等進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和整理，充分統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)
1. 整理數(shù)據(jù)（切片、產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)、復(fù)制、廣播、排序等）
2. 數(shù)據(jù)索引和選擇的各種方法
3. 數(shù)據(jù)的分組、分割、合并、變形
4. 缺失值和空值的數(shù)據(jù)處理
5. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理、建模和預(yù)測(cè)（ARIMA）
6. 含中文數(shù)據(jù)的處理
7. 數(shù)據(jù)去重、去離群值
8. R語(yǔ)言和Python（pandas）數(shù)據(jù)整理和建模的比較
9. 描述統(tǒng)計(jì)和推論統(tǒng)計(jì)分析
 
第三階段：Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘案例實(shí)戰(zhàn)
1. 文本挖掘原理和案例（Logistic 回歸模型對(duì)文本的分類）
2. 預(yù)測(cè)分析核心算法（圖片的K-means聚類分析）
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法（圖片的識(shí)別和分類：PCA建模）
4. 概率統(tǒng)計(jì)（二維手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 KNN方法）
6. 金融建模分析（數(shù)據(jù)可視化的各種情形）
7. 客戶畫(huà)像和精準(zhǔn)營(yíng)銷（新聞的文本分類TF-IDF準(zhǔn)則、旅游新聞個(gè)性化推薦）
8. 算法和模型的優(yōu)化（手寫(xiě)識(shí)別）
9. 模型精度評(píng)估和提升（樸素貝葉斯決策）
10.特征選取的方法（酒的品質(zhì)分類預(yù)測(cè)）
11.最佳K-means分類數(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)的格點(diǎn)搜索和參數(shù)尋優(yōu)）
12.交叉驗(yàn)證（懲罰線性回歸分類器）
13.不平衡數(shù)據(jù)處理（使用支持向量機(jī)識(shí)別和分類）
14.XGBoost 使用案例    （金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)）
15.貝葉斯分析（機(jī)器集成學(xué)習(xí)算法）
16.逼近和最優(yōu)化（隨機(jī)模擬）
17.自然語(yǔ)言概率圖模型（用戶流失預(yù)警）
18 馬爾科夫&蒙特卡羅（量化投資實(shí)戰(zhàn)）
 
七、課程安排
上課時(shí)間：2017年12月8-10日
上課地點(diǎn)：湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)長(zhǎng)沙軟件園
現(xiàn)場(chǎng)費(fèi)用：2400/1800元（學(xué)生價(jià)格1800元僅限全日制本科生及碩士研究生)
直播費(fèi)用：1800元/人（同步上課時(shí)間課程內(nèi)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(shí)優(yōu)惠
10月31日之前報(bào)名繳費(fèi)立減300元，報(bào)名從速

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