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今年的行情很尴尬哈！尴尬到好像我上星期差点被优化了。。。额。。
下面给大家说说如何给自己镀层金，公司随便挑！
01. 高薪数据分析师必会-Python
Python 不仅能处理大型数据集、复杂业务场景等常态任务，实现各组业务融合，还能帮你自动化办公，提高工作效率：
Python 数据分析
Part 1
通过不同案例，可帮大家快速掌握实际工作中常用的文本分类和关联分析等知识点，对想进阶提升或查漏补缺的同学会有很大帮助。
1、Python 数据分析之文本分类
- 如何对文本数据进行预处理？
- 如何对文本统计生成词云图？
- 如何对文本数据进行特征选择？
- 如何根据文本内容进行分类？
2、Python 数据分析之关联分析
- 支持度、置信度与提升度
- 频繁项集的生成
- 从频繁项集生成关联规则
- Apriori 算法实现
02. 大厂面试必考-算法
大厂产品服务多偏底层，需解决未被完美解决的问题。如果想长久深耕数据领域或是进大厂，很有必要掌握一些数据分析常用算法：
数据分析算法
Part 2
介绍了K近邻、逻辑回归算法等重要知识点，都是高级数据分析师必备技能，对日后深挖大数据或面试 BATJ 等会是很大的助力。
1、数据分析之 KNN（K近邻）算法精讲
- 余弦相似度与 Pearson 相关系数
- KNN 算法过程及推导
- KNN 实现模式识别代码
2、数据分析之 Logistic 回归算法精讲
- 讨论《概率论与数理统计》指标族分布
- 推导 Sigmoid 函数对求函数的偏导
- 思考对数线性模型（广义线性回归）
- 推导 Logistic 回归的 Softmax（多分类）
03. 优秀数据分析师必备-实战
数据驱动业务是数据分析师的核心能力，而这项能力养成需要长期实战积累。下面项目可帮大家掌握不同业务场景的常用分析指标及流程，学会如何分析数据：
数据分析实战
Part 3
本内容通过不同案例，帮大家快速掌握数据库连接、设计及优化等知识点，了解数据分析流程，学会数据建模，并会用图表进行数据分析。
1、数据分析实战案例
1）Python 连接 MySQL
- Python 中常用的 MySQL 模块
- Python 连接数据库的基本操作
- ORM（对象映射关系）
2）MySQL 中的索引
- 索引类型
- InnoDB 及 MyISAM 索引结构
- 事务
3）MySQL 实战案例
- 应用商店数据库设计
- 一般的 SQL 优化规则
- 索引的优化
4）2018年北京积分落户数据分析
- 使用 Pandas 观测数据
- 离散性数据分析
- 对数据进行描述性统计分析
2、PowerBI 之情人节消费分析案例
- 数据分析必备流程
- 如何使用 Power Query 驯服数据
- 使用 Power Pivot 对数据进行关系建模
- 通过情人节消费数对节日消费习惯进行图表分析
所以，你准备好了么，尴尬的一年，如何提升自己！
重点来咯：
为督促大家及时学习，摆脱拖延等不良习惯，这两天我整理了一些python和人工智能视频学习教程，有在学习或者准备着手学习python人工智能的伙伴，可以跟着每期的教程认真学了！
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