数据分析班第七期现已开放报名

越早报名优惠越大哦

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不知道什么时候，中国坊间流传要在未来立足要学Python，Python一时成为了最炙手可热的语言，仿佛不学python你就落伍了，不掌握python，就要被时代淘汰了。但是真实的世界是什么样？就只需要会python就可以一招鲜吃遍天了吗？

Python只是人工智能或者数据分析行业的冰山一角，因为常用，作为最基本的技能要求掌握，只会python并不代表你能找到工作。毕竟所有澳洲的IT，IS，DS专业的学生都会python，因为他们必修就学python。

数！据！ 分！ 析！

大数据时代，Data不只等于IT，不只等于Business，这是一个综合类的帮助企业作出商业判断的重要工具。然而这个大数据人才供给指数仅为0.05，属于重度稀缺。

“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。”

现在入行数据分析师恰逢其时。

在当今疫情如此严重的情况下，各个公司别说招聘了，裁员都还来不及。

但在整个澳洲范围内，Indeed上有5463个Data analyst相关工作，Seek上有12449个Data analyst相关工作，Jora上有23082个Data analyst相关工作。

（截图于2020年1月indeed）

（截图于2020年1月Seek）

（截图于2020年1月Jora）

这个岗位的平均薪资依然是高于很多行业平均水平的。

商业数据分析师要求熟悉分析过程，掌握数据分析方法，理解数据分析模型，熟练操作数据分析工具；当分析数据无法满足需求时，还要会掌握类似python或R等脚本分析语言，以实现自定义的自动化的分析流程。当然，最重要的就是要熟悉业务逻辑和业务模型，从而掌握分析思路，能将数据进行可视化，能够对分析结果进行正确的数据解读。

商业数据分析是最近几年兴起的一个热门留学专业，主要是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴就业方向。

对于目前所有行业来看，数据本身自我价值，而懂分析的、能够带来洞察的人，无论在行业，都会是企业需要的抢手人才。

几乎所有行业，所有岗位都需要数据分析能力。

Analytics专业的出现是社会科技发展的产物。

前移动互联网时代，数据数量小，Excel, Word已经足够满足公司财务，市场，运营分析的需求。如今，在这个信息高速爆炸的时代，曾经流行数据处理软件早已过时。

数据分析这门科学是一个综合科学，是需要Business，Statistics，Computer Science三个领域知识的结合。

商业数据分析班就是很适合你来参加，系统化讲解数据分析，导师系统讲解数据分析行业的专业简历和面试方法，以及最Popular语言以及工具使用：

以及职业技能提升

3.10版本后的数据分析班会新增3个项目，也就是每个学员的简历里可以增添3个项目经验：2个个人项目和1个团队大项目

项目介绍：通过使用Python (Pandas, Scikit learn, lightGBM, Seaborn) 等数据包对于 收入预测数据进行分类判断，用于帮助销售团队识别目标消费群进行广告推送。 

期望达到的效果 

1. 初步了解建模流程以及基本 feature engineering & data pre process

2. 熟悉常见分类算法，了解各个算法适合的应用场景， 对于调参以及组合模型提高分类正确性有初步的认识

项目介绍：

分类预测 和 数值预测的练习，经典数据集（被频繁用于数据分析师面试笔试）

期望达到的效果

1. Data exploration 通过可视化总结underline relationship

2. 初步使用基本regression 算法，以及应用 pipe line & n folder cross validation 进行参数调优

项目介绍：

分类预测 和 数值预测的练习，经典数据集（被频繁用于数据分析师面试笔试）

期望达到的效果

1. Data exploration 通过可视化总结underline relationship

2. 初步使用基本regression 算法，以及应用 pipe line & n folder cross validation 进行参数调优

3.0版本的匠人培训

使用匠人自主研发的LMS教学系统学习

与在线教育独角兽Pluralsight合作

结合Pluralsight教学视频

帮助学员拓展所学内容和提高学习效率

从入门到中级

• 商科背景，无编程经验背景商科生

• IT专业学生，想往数据分析师发展

• 是IS专业学生，想提高相关知识系统完整性
  

• 会计等无数据或编程基础的在职人士，想系统学习数据分析，提升自己的工作能力为未来自己更高一层的求职做好基础

• 线上同步直播

• 导师授课+Tutor辅导

• 全程提供Recording

• Pluralsight学习视频辅助指导

共90小时课程时长

约三个月的课程学习

可选择添加额外项目实习

每周固定6小时 Lecture讲解

不定时添加 2小时 Tutorial（共20小时）

• 让学员成为可复制性低、可取代性低的抢手综合性商业分析师。
  

• 区别与主流商科数据课程教授的速成技能, 这一课程包含从EXCEL 复杂函数到强化的VBA& Python编程的低可复制性核心技能。EXCEL & VBA帮助学生针对小公司就业

• 学会使用Advanced SQL来满足公司的需求

• 学习数据可视化，Tableau熟练使用并且独立制作出dashboard，放到简历里

• 针对商科思维方式的培训方式让编程学习轻松易懂。

明确知识框架和学习路径

比如数据分析这件事情，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：

• SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

• 会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示

• 会用脚本语言进行数据分析，Python or R

• 有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集

• 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

• 熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法

• 能有对分析结果， 有presentation的能力

本课程就针对公司的岗位需求做逐个突破，帮助学员能拿到想要的offer

第一部分：零基础学SQL for data Analysis
SQL课程以PostgreSQL为主， 目的使学生了解掌握SQL常见用法，并且可以应用所学内容去解决简单数据分析问题, 根据要求优化数据查询和表格结构。

1. 基础部分

• What is Data Analysis 什么是数据分析？数据分析可以做什么?

• Data to Decision (D2D) 从数据到决策，理清复杂庞大的数据，有力支持商业决定

• Text Based Primary Information Types 了解基于文本的主要信息类型

• Big Data Ecosystem 大数据生态系统架构

• Data Visualization 数据可视化介绍，从图表中读懂数据想告诉你的故事

• Major Business Intelligence Platform comparison 主要商业智能平台的对比

• Why SQL 为什么要学SQL？它对于数据分析有什么强劲表现？

• SQL platforms   SQL  平台类介绍

2. 学习Data Structures 和RDBS和RDBMS的概念

3. SQL Component概念以及DDL数据操作语言和DBeaver的使用

4. 世界最大Cloud提供商 Amazon Web Service的云数据库使用，学生直接在云端操作RDS，紧跟时代潮流

5. SQL的高级语言操作，更深层次的Component概念，DML，DCL，TCL，等，Joins, window functions等用法

6. SQL的高级使用：SQL优化

第二部分：零基础学Python - Python For Data Analysis

在完成这⼀课程后学员会具备在实践中独立使用Python进行复杂描述性数据分析，多数据源集成报表自动化，以及运用预测算法进行销售、市场的预测。学员全程使用真实公司销售数据进行实际操作。

1.    使用ANACONDA 安装&管理Python 环境，IDE 选择以及 Python 版本管理

2.    Python基本语法和对象

• 数据类型（e.g. int, float, string, datetime）

• Container类型和基本操作（e.g. List, Dictionary,Tuple）

• 循环，条件语句，例如：如何调包与简单Python 项目的结构

3.   如何使用Python 读写EXCEL, CSV以及数据库（SQL）

• 学习如何使用Python直接读写CSV 或使用Pandas 包读写 CSV

• 使用xlwing 操控 EXCEL 文件

• 学习使用pyodbc 包连接数据库（穿插基本SQL 语句教学）

4.   Pandas 数据分析

• Time Series (时间格式与间隔的转换；各种时间序列预测技巧),

• 表格格式 -Data Frame 的基本操作(read,write,slice,sort等)

• 表格格式 -Data Frame 的复杂操作（groupbypivot, map, apply, merge, concat 等）

• 格式间的转换

• 文本模糊搜索匹配技巧（Fuzzy Match）

• 超大文件读写操作技巧

5.    Python 数据可视化 (Matplotlib;Seaborn) 

• 传统图表绘制

• 三维图表绘制

• 动态可视化

6.    数据分析师实用Python库

• Pyodbc ‒ 连接读写主流数据库

• BlockingScheduler ‒ 程序定时器

• Multiprocessing- 多进程操作

第三部分：ADVANCED EXCEL&VBA

受众面最广的找工/升职No.1利器，让你成为公司中无法取代的一员,这一部分跳过了冗长的编程理论基础，从使用案例出发编写实用高效的小程序让学员可以马上在当前的工作学习中运用自己编写的代码。Live and breathe EXCEL, let coding become your second nature

1. VBA基础知识，基本语法，变量，常量，数据了性，Excel Object Hierarchy。循环等

3. 实践操作- 如何用VBA 编写自定义函数和可复用小工具

 4. 实际操作 -如何结合EXCEL 高级函数与VBA 编程共同完成大型EXCEL报表模型 

· EXCEL 规范化建模， 变量命名，变量管理

· 巧用复杂函数与Pivot Table  

5. 实际操作 -如何快速重构接近崩溃的Legacy EXCEL 模型 （优化设计缺陷的历史遗留模型，一小时完成一天的工作量，让老板刮目相看）

6. 实际操作 – EXCEL 数据可视化套餐 （Power Pivot, Power Query, Power Map）

7. 实际操作 – EXCEL & POWER BI Integration

Machine learning  机器学习-踏入AI第一步

挖掘数据背后的关系，用监督式学习和非监督式学习找出数据集之间的奥秘。

重点攻克文科背景学生理解机器学习的常见问题， 做一个理解背后原理，面试应答如流的“调包侠”

• Machine learning basic

• Supervised and unsupervised learning

• Clustering 

• Regression 

  
  

第四部分：零基础学Tableau – Tableau for data analysis

在Tableau的课程学习中，学生将全面了解如何使用 Tableau 处理数据、进行快速的数据分析和有效地创建强大的可视化效果。课程最后case study可以帮助学生巩固所学的知识，并深入了解Tableau在实际工作中的应用。学完本课程，学生可以通过数据分析帮助公司发现定位问题，辅助商业决策，成为更好的数据分析师。

1. Data visualization 以及Tableau的基础

- 介绍Data visualization以及不同的Data visualization tool

- 学习如何链接不同的数据源以及制作简单的Tableau图表，比如bar chart, line chart, text table, highlight table, map, tree map等等

2. Tableau的进阶

- 学习Tableau 添加不同的线（Reference line, trend line, forecast line）的使用

- 简单的Dashboard & Story的操作

- 学习如何在Tableau 中连接不同的Data Source（分别介绍 Union, Join, Blend 含义以及如何操作）

- Tableau的三种常用的基本及高级计算（Calculated field, Table calculation, 以及LOD表达式）

3. Tableau的进阶2

- Tableau常用重要的Features（Group & Set，Bin，Hierarchy，Parameter）

- 学习如何使用Page做动态的Tableau Dashboard

- 学习如何创建新颖的Hex Map

4. Tableau Case study

这一部分将会运用到之前所学到的知识，也会学习一些新的工作中常用的图表（Donut chart，waterfall chart）以及一些actions，最后完成一个完整的Tableau 仪表盘。

第四部分 Marketing Analytics

在这一部分的学习中，会从Marketing Strategy入手，给大家介绍Marketing Analytics的一些概念，以及数据分析的应用和数据分析岗位的工作内容，通过比较Marketing Analyst和Data analyst的岗位不同点帮助学生更好的进行职业选择及规划。同时课程会覆盖Google Analytics的一些概念及操作，让学生对Marketing Analyst的工作有更清晰的认识。

第五部分：数据分析师综合面试准备及应答技巧

Python Advanced Analytics (CustomerSegmentation; Anomaly Detection; Time SeriesForecasting ）

· Predictive Modelling in Python ( 高级数据分析师必备经典统计算法：ARIMA;

DTW; Fourier Transformation ; HiddenMarkov Chain )

· Machine Learning using Sklearn，LightGBM (重点攻克文科背景学生理解机器学习的常见问题，做⼀个理解后原理，面试应答如流的“调包侠”)

** 优秀学员，将会有机会被内推到导师及合作公司实习或全职工作

面向入门的学生，是否能帮助找到工作？

答案是肯定的，即使这门课是入门阶段，我们依然有很多案例，学生通过学习该课程找到了工作。系统化的学习，以及老师的一线行业经验亲授，帮助学生理解和体会企业真实的需求，和技能需求。但是同样的，师傅领进门，修行看个人，我们尽可能的督促学生学习和完成作业前提下，也希望学生提高自己的能力和自信，帮助未有社会经验的大学生拿到offer，不用毕业即失业。

数据分析工作是否需要PR？是否有年龄限制？

目前我们拿到offer的学生里，大部分并没有PR，只有2年的毕业后工作签证PSW，会有一些公司对数据分析岗位没有要求PR，澳洲公司也并没有岗位年龄限制。

经过不断地探索，学生的情况也各不相同，经过30多位数据老师的讨论，我们推出下面的针对不同阶段的Learning Curve，针对不同背景的学生，做到因材施教，帮助学生在中国和澳洲实现就业，拿到Offer。

有兴趣的可以观看下面的学员采访，后面也会请更多的学员分享大家找工作经验。

学员故事：如何没有经验拿到昆士兰大学和Suncorp的全职Offer

YouTube:

https://www.youtube.com/watch?v=oNRDZ-DSHTs

Bilibili:

https://www.bilibili.com/video/BV1E7411R7dD

可能大家会问，前面的数据分析的知识大学都学了，什么神经网络，Knn，Python都学了，有没有可以跟企业对接的，跟项目对接的实习可以参加，直接获取经验呢？

那下面的关于项目集训或者项目实习的都是为此准备，适合不同阶段的学生。

跟普通实习不同的是，有许多公司并不提供对实习生的职业技能培训，往往端茶送水，学到的技能有限，导致实习生陷入，不断找不同实习的恶性循环怪圈。

我们的项目集训或者企业的项目实习都配有相关的培训，岗前培训，2小时的career coaching甚至有10小时的内部数据培训资料送给大家。得到真实的工作经验，帮助拿到中国和澳洲的全职offer 这是我们的初衷。

项目集训或实习特点：随时可以参加，按照公司流程入职直接获取项目经验阶段。

以下项目集训或实习，可根据自身情况选择其中一个参加。

该项目集训有匠人学院，麦考瑞银行数据科学家的Leo老师负责，通过真实的300w条真实网络零售商数据，快速实现从需求分析做起，一直到数据处理，数据建模，机器建模和可视化，这个项目非常全面的涵盖了一个数据分析项目最实用的内容。

面向对象：

• 匠人商业数据分析班学生，澳洲Information System或者Data Science专业在校生或者毕业生
  

• 自学能力强，并且愿意花时间学习和在数据科学方面提升

• 有python基础和算法基础

负责导师，Leo, 现在就职于麦考瑞银行Macquarie Bank，数据科学家，本科毕业于中山大学应用数学系，硕士毕业于墨尔本莫纳什大学商业信息系统系。本人从数据库开发做起，非常熟悉在Linux环境下的数据开发和设计，对大数据和NoSQL的应用也很有心得。最近几年职业方向逐渐从数据库开发转到了数据分析和软件开发，主要包括在AWS环境下大数据的处理和机器学习模型的创建，数据库的应用也逐渐转向了云计算。现在在麦考瑞银行做数据科学家，主要从事银行数据的分析和处理，还有机器学习模型的创建。现在的兴趣是深度学习的应用和开发。

数据分析项目实习集训包括：

数据分析项目集训安排

• 每周20小时-38小时的相关数据分析实习

• 每周3小时3次的答疑

• 总共8周的项目集训跨度

数据分析项目工作内容：

• 把数据放到AWS，建立表并且数据熟悉掌握每个表的商业定义

• 用SQL对数据进行初步的分析和处理，理解表之间的关系

• 用Python对数据进行初步的分析和可视化

• 用Tableau对数据进行可视化分析，建立dashboard

• 用Python对客户数据进行建模（customer segmentation）和可视化

• 用SQL对数据进行更加深入的分析和处理

• 应用机器学习建立预测模型：unsupervised 和supervised learning

• 建立 recommendation system

Career Coaching服务包括（2小时）：

• 针对数据分析的简历修改指导服务，导师针对简历内容给予修改意见

• 一次模拟面试，导师会帮助学生大约15mins的模拟面试，给予相应建议

还将赠送 10小时匠人内部数据分析培训视频

你可以获得：

• 2个月实习reference（要求学员认真参与完成项目）

• 项目全程资深行业导师答疑

• 高质量项目经验，丰富简历

• 匠人庞大的学员校友及导师资源与内推网络

匠人学院与悉尼的VMOR公司合作，共同培养数据分析方面的人才，把学校所学的数据分析技能，直接运用在企业项目中，让Information System 和 Data Science的学生获得工作经验，为自己的全职工作offer添加简历经验。

Vmor  Technology是一家Sydney-based 的IT科技公司，由数据分析师，科研人员及软件工程师组成的团队，致力发展由数据驱动的计算机技术，为各个行业的客户提供定制服务，包括数据清洗，数据可视化，数据建模，为客户的日常运营，管理控制以及相关的决策，提供有力的分析工具及辅助系统。

面向对象：

• 匠人商业数据分析班学生，澳洲Information System或者Data Science专业在校生或者毕业生
  

• 自学能力强，并且愿意花时间学习和在数据科学方面提升

• 有Python基础和算法基础

• 可以面向布里斯班，墨尔本，阿德莱德，堪培拉等非悉尼地区的学生，远程实习

实习基本概况：

1. 为期十二周的数据分析实习机会，允许全职或兼职，

2. 地理位置覆盖：悉尼cbd

3. 实习结束时，项目公司会根据学员表现提供绩效评估、推荐信和完成证书

4. 实习结束后，匠人将和项目公司跟进学员的就业情况，持续提供相关的就业建议

关于数据项目实习内容：

因为VMOR公司在不同阶段会接不同的项目，数据集的数量也会不同，比如下面是一个最近项目数据量

比如某银行数据，有100多万条真实数据，企业1000万条数据，去敏后使用，签保密协议。

实习技术内容：

1. 使用data visualisation, data modelling, 数据优化，模型优化

2. 模型训练：python, matlab, C#

3. 可视化：Tableau, PowerBI，eCharts 等

4. 项目：用户画像

Career Coaching服务包括（2小时）

• 针对数据分析的简历修改指导服务，导师针对简历内容给予修改意见

• 一次模拟面试，导师会帮助学生大约15mins的模拟面试，给予相应建议

还将赠送 10小时匠人内部数据分析培训视频

看到这里的同学，恭喜你获得隐彩蛋。如果暂时觉得上述就业指导无法给自己提供帮助，没有关系，我们也会附赠给同学SQL面试宝典（题目+答案）+R面试宝典（题目+答案）+ 数据科学面试宝典（题目+答案），助力你的求职找工作！

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