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超过59%企业，将提高数据分析岗位数量。一流的数据分析师，年薪轻松突破50万。

想必大家看到这个数据并不惊讶，如今在中国，各行各业对数据分析岗位的需求日益提高：在线社交媒体，希望通过数据时刻洞察用户关注什么，提供相应内容和广告；金融巨鳄，希望能从大量数据中获得深层信息，时刻预测行业走势；BAT等顶级科技企业，纷纷生产大数据产品，为其他行业提供以数据为基础的服务……

其实，数据分析并没有大家想象的那么难，也并非高深莫测。数据分析是一种能力，而这个能力，每个人都是能通过刻意练习训练而成的。数据分析除了要通过对不同工具的熟练掌握，更需要在大量的学习和训练中，培养自己对业务和商业的敏锐洞察、深度理解、高效沟通和软实力上的优势。一个简单的标准是：是否通过非常严谨的科学训练，懂得如何提出假设、用数据检验假设、并且规范地写作和表达？

如果你是一名想要考虑转行进入数据科学领域，希望学习数据分析相关知识，并且将数据分析能力带入到你的工作中或者进入数据分析的行业做更好的商业决策，不管你是ch产品汪、运营喵、程序猿、广告狗，还是UX、品牌、公关、市场、销售等等，本次公开课就是希望可以帮你梳理找工作时的一些“套路”，打开数据分析的大门。你将全方位了解如何运用数据分析能力帮你成功入门数据行业以及在数据分析在实际工作中的运用。你与几位互联网数据人围坐一起，抛出你的疑问和困惑，我们的嘉宾将为你一一解惑，指点迷津。

陈晓琳（Nora Chen），密歇根大学电子工程硕士，现在SAP（思爱普） Digital Business Services 部门任助理数据科学家，通过从数据中挖掘有用信息并转化为智能服务，帮助企业优化传统的技术支持流程，更好更快地服务客户群体。工作之外，是一个艺术爱好者，喜欢戏曲和古典乐，享受在剧场里的时光。

分享主题：

数据分析结合机器学习的一个小例子

在技术支持这个业务场景下我自己的一些数据分析的经验

                                                                                                                             Arthur

西安交通大学理学学士，上海师范大学金融硕士，目前是国内领先算法交易服务商的量化工程师。他的分享将集中在python在金融行业的运用：python数据可视化与另类特征数据在金融市场当中的应用。

​分享要点：

可视化对于了解样本特征的帮助。

金融市场中的另类特征数据以及时间序列维度转换。

python以及pandas的学习建议。

活动免费，名额有限，先到先得

• 时间：2019年12月26号 晚上7-9点

• 地点：上海市浦东新区浦东南路 999 号新梅联合广场一期A座32层

想真正掌握数据分析？点击以下图片了解更多关于我们的数据分析课程

           如对课程有任何问题，请咨询小梦老师：

13472726064（微信同号）