随着大数据、人工智能的发展，企业每天会产生海量数据，而BAT等大厂日均数据更是达到了PB级别。企业则需要大量“数据人才”来处理这些复杂数据，帮企业精细化运营。因此，“大数据分析工程师”便成为各行各业相互争抢的香饽饽。

今天不妨了解一下开课吧的《大数据分析全栈工程师》课程，可帮你系统全面的掌握数据分析相关技能。

课程经过16次优化迭代，最新这期内容更新达30%，课程结构设计更科学，更符合市场需求。从入门数据分析行业到到掌握大数据分析工具，一步到位。

另外，课程还增加了数据挖掘常用算法、数据分析师对上级的管理之术及对业务驱动的方法，帮助学员全面掌握数据分析师技能。

课程有哪些亮点？

1. 通过行业案例分析实战，数据分析方法论着重培养数据分析思维和数据驱动业务的思想。

2. 指导数据分析岗位人员如何在人际交往层面上，做好向上、向下的分析报告，Get “驭风” 之术。

3. 企业级导师传授数据分析必备技能，注重实操，讲完即练，严格按照企业工作流程进行实践并要求课下练习巩固。

4. 大厂真实项目在线演练，深入理解大厂业务流程，培养多栈式技术人才，内容深度对标阿里P7。

课程适合谁学？

课程面向希望自己能够短期内找到一份数据分析师、业务数据分析师、数据挖掘等岗位的同学以及数据驱动的业务工作者。本课程尤其适合：

• 目前从事初级数据分析师想晋升专业数据分析师或基于互联网平台的大数据分析师的在职人员；

• 从事 Python 开发或传统 IT 技术开发，想往数据分析/数据挖掘方面转行的朋友；

• 对数据具备一定热情，希望能够从事相关行业或自己创造相关产品的人员；

• 适合碎片化时间学习的人，想要系统提升技能，能够进大厂的人员；

• 业务部门的运营、产品、管理、业务分析等谋求数据驱动业务的工作者；

• 对数学、编程具有一定的热情，对数据敏感的人员。

学完能获得哪些能力？

本课程可帮你获取下面几点重要能力：

• 能够灵活运用常用的数据分析方法论，快速搭建分析框架；

• 能进行数据分析并提升分析效率，得到想要的结果；

• 能真正学会并将分析结果用到指导业务实践中；

• 能给领导及运营人员分别进行数据分析结果展示、提供支持等。

为什么选择这门课？

课程有100课时，持续时间4个月，分为“数据分析之禅、数据分析之道、大数据分析之术”3大部分：

数据分析之禅

难点/亮点：

• 快速入门数据分析，结合行业知识进行分析，形成分析报告。

• 掌握数据分析实用工具和常用方法。

• 深入理解业务流程，提升业务背景。

• 快速、准确找到数据间关系，发现潜在价值。

目标：

• 熟练掌握大数据集群搭建及环境配置、数据仓库搭建，通过ETL进行数据转换。

• 熟练掌握概率和统计学知识并进行数据建模。

• 熟练使用Hadoop、HDFS、Hive等技术。

• 熟练搭建Hadoop+Hive大数据分析架构。

• 主要掌握收集数据、清洗数据、分析数据并形成数据分析报告。

• 掌握大数据分析常用技能。

数据分析之道

难点/亮点：

• 简单易学的Python语言实战

• 灵活多样的数据网络爬虫

• 高效灵活的数据分析工具包：NumPy、Pandas及等

• 涉及广泛的行业项目实战

目标：

• 掌握数据可视化常用技能

• 熟练使用Excel和Tableau展示数据

• 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计

• 能够进行市场调研、数据报告、精准营销、客户画像。

大数据分析之术

难点/亮点：

• 熟练掌握数据分析方法论

• 灵活运用数据挖掘常用算法

• 掌握对上和对下的分析管理之术

目标：

• 数据挖掘工程师

• 了解业务方向和战略，为企业提供决策和业务优化、营销策略

职业发展明确

项目够实战

教研团队从行业案例、代码实现、行业分析报告等多维度筛选，均采用大厂真实项目在线演练，加入当下典型案例进行分析，确保学员充分掌握数据分析技能及分析报告写法，学完既有项目经验。下面列出课程最核心的部分项目：

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课程内容够硬核

本期课程从“固基础、懂思维、熟工具、通方法”几方面分别培养学员以下两大能力：

1

硬技能

• 数据分析之禅-固基础、懂思维

课程邀请大厂的数据分析专家，结合实际工作经验，从数据分析类型、互联网常见应用及 Bad Case 解析等多方面，深入浅出，让学员快速认知数据分析，帮助刚入行的数据分析师少走弯路，避免出现常犯错误。还能帮助学员灵活运用常用的分析方法论，并快速搭建分析框架。

在分布式大数据仓库 Hive 设计及数据检索实战部分，主要是基于 Hadoop 生态圈搭建大数据分析平台，通过 Hive 强大的数据处理能够提升数据分析的效率，满足大型互联网公司对大数据分析的行业要求。

本次课程还重磅新增 HQL 八大常用技巧，对日后工作会产生重要作用，老师将会为大家一一揭晓。

另外，考虑到学员电脑配置问题，开课吧还贴心提供了云服务，省去了繁琐的环境安装及对数据的需求，让学员学习无后顾之忧。

• 数据分析之道-熟工具

2

软技能

• 大数据分析之术-通方法

如果大家要继续深耕数据领域，数据挖掘则必不可少，这次课程特别增加了决策树、K-Means 等6大数据挖掘常用算法，都是主流互联网公司数据分析师及数据挖掘分析师经常使用的，实用性更强。

课程还增加了数据分析师对上级的管理之术及对业务驱动的方法，能有效帮助数据分析师提升技能和管理能力。

本部分内容重点解读数据分析师如何给领导进行数据报告展示，辅助领导做出有益于公司业务发展的决策，及如何给运营人员进行数据分析结果展示，提供精细化运营支持。

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一线互联网大厂师资保障

课程的设计和讲解都来源于 top10 互联网企业导师，导师即是讲师，是企业里的数据分析师，也是企业的数据分析师面试官，掌握和熟悉一切主流的技术方案和方法论。来源于企业，输出到企业，这是我们课程跟其它课程的本质区别。

除了我们的课程老师，为保障课程质量，我们为大家组建了相应的助教团队，助教团队负责我们的日常答疑和作业、项目批改。

助教团队：

张师兄：前小米数据分析师，精通大数据平台数据分析，精通 Hive；

张师姐：前瓜子二手车数据分析师，精通 Excel 数据可视化，Python 数据分析；

潘师兄：前搜狐数据分析师，精通 Python、SQL、Tableau。

课程优势介绍

1. 区别于市面上其它课程，我们重视深度+广度：目前市面上几乎所有的数据分析课都是基于Python和Excel的那一套，再穿插点数据挖掘的入门，千篇一律。我们调研后发现，几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析，如Hive，Hadoop等，而课程完全包含这些，这是我们课程的独家特色，这块就是拉开薪资的地方，就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。

2. 就业保障：我们与Boss直聘、拉钩等招聘平台合作，毕业学员可享有优先推荐服务，还与百度、阿里、美团、滴滴等多个大厂深入合作，优秀学员可直入大厂内推绿色通道。绝不让学员就业成为难题。

3. 全程进度督促：大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。

4. 线下大咖见面会：我们会不定期组织线下交流会（限北上广深杭），届时会邀请廖雪峰及各位一线大厂的数据专家跟大家见面交流，促进行业发展和个人圈子发展。

到底值不值得学？

看 • 学员评价

（聊天截图已征得学员本人同意公开）

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观 • 就业数据

学！须具备哪些预备能力？

依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：

• 至少具备大专学历，本科及硕士以上学历更佳；

• 持续自学能力，能够每周投入12小时以上（6小时上课，6小时作业），持续4个月进行学习；

• 具有良好的逻辑思维能力；

• 有编程语言基础优先。

注：不具备预备能力的同学，我们为您提供了预修课程（Excel、Python 和 MySQL），帮助大家做好开课前的知识铺垫。

学费、资助与质量保障

退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于21万/年（限北上广深杭），则退还学费。

前3次课不满意无理由退还学费：正式开课后前3次课不满意，学员可提出退还学费，课程组将无理由退还学费。

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报名流程与重要时间节点

相关问题答疑

Q：如何看待数据分析师这一岗位能力要求？

A：最简单的办法就是直接去招聘网站观看，你会发现，岗位需求里面的描述出现最多的技能有 Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R 等这些，而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现，在大型互联网企业，Hive SQL 是用的最多的，也是最重要的技能之一，也是数据分析师和大数据分析师的本质区别，也是拉开薪资的重要技能之一，而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重，内容占比达30%左右。

Q：Python工程师的出路在哪？

A：随着这几年 AI 人工智能的火爆，带动了 Python 的热潮，各种 Python 课程如雨后春笋般的涌现出来，80~90%的内容都是 Python Web 方向，因为 AI 人工智能门槛太高。所以普及大众，如果学 Python，大部分都是往 Python Web 方向引，要学 Python 基础、然后学 Flask、Django，然后学一点运维的知识，但是这么干基本上没法就业。因为Python Web 方向市场太小，以至于现在基本上是个伪方向，不可否认 Python 可以写接口，用作网站的后端，但是这么干的公司极少（这相当于是抢 Java 和 PHP 的饭碗），所以就导致没有就业的岗位，同时也导致了很多人学 Python 交了几万块学费无法就业的场景，要么转行要么放弃。

除了门槛较高的 AI 必须掌握 Python，数据分析和数据挖掘方向倒是一个门槛相对较低且不错的发展方向。爬虫和运维也是 Python 的方向，但是相对来说，岗位太少，太传统，竞争力不大。真要做运维，十年前就可以，为什么是现在？

Q：请问就业班对于任何人都适用吗？

A：报名的同学我们都会联系大家，了解大家的情况之后具体做出建议。就业班对同学是有一定要求的。

Q：学完课程能达到什么水平？

A：依据上一期的学员情况，学完课程的同学，能够达到以下能力要求：

• 熟练掌握数据库 MySQL 基本使用，精通 SQL 语句和 Hive SQL；

• 熟悉数据挖掘的思路和常用的数据挖掘算法；

• 熟练掌握 Excel、Power BI、Tableau 等数据分析可视化工具；

• 掌握 Python/R；

• 能够对崭新的问题进行建模分析，使用已知知识进行解决；

• 具备应对 BAT 级别相关岗位面试的能力。

最后，感谢大家阅读至此，希望之后能与大家度过一个忙碌而又丰富的学习历程。大家可以扫描下方教务老师二维码，进行预报名或者进行咨询。

注：由于添加人数较多，教务老师没法第一时间一一通过，请耐心等待。

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附：1、线下交流会现场

2、发布会视频