拿不到 offer 退学费 | 大牛廖雪峰的“大数据分析全栈工程师”课程第8期开始招生
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大数据分析全栈工程师 课程招生


全新改版,深度可达阿里P7

多名一线数据科学大师倾力指导

(前腾讯、美团、百度)

找工作拿不到 offer 退学费


本课程由廖雪峰老师团队倾情打造,围绕企业用人标准,­多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业,深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能,再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议,全新打造的数据科学相关的课程。


一 、课程简介


1.1 面向希望自己能够在4-6个月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: 


  • 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;

  • 目前从事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;

  • 数学、统计、金融、财务、计算机等相关专业的高年级本科生或研究生;

  • 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;

  • 对数据科学具备一定的热情,希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员;

  • 对数学、编程具有一定的热情,对数据敏感的人员;


1.2 关于退还学费:报名就业班的同学,报名伊始既签订合同,若上完课程拿不到 offer 或者 offer 初次就业薪资达不到年薪19万,既退还学费。



二、 课程内容


课程持续时间为4个月,内容包括:


1. 主修专业课程; 

2. 选修拓展课; 

3. 个性化项目作业评审,全程进度督促与问题解答; 

4. 模拟面试、简历修改、背景提升等职业生涯辅导; 

5. 在线大数据实验平台。


2.1 主修专业课程


主修课,周期一共4个月,100课时,共3大部分:


 1)数据分析师最佳实践(占比 15%)





2) 全栈数据分析师养成记(占比35%)




3) 大数据分析师晋升记(占比 50%)




 2.2 修拓展课


选修课《R语言之数据挖掘实战》,每位同学均可免费选修学习,这是针对不同基础的同学设计的专项强化课程。学不学这块不影响就业,总共30课时左右。




三、  师资介绍


巴川

资深数据科学家,主要研究领域包括互联网用户行为挖掘、运营分析、产品分析、社交网络挖掘、反作弊、风控体系、推荐系统、数据可视化等;


中国教育创新校企联盟首席数据科学家、专家委员会副主任,中国计算机学会技术前线委员会(CCF TF)数据科学研讨会主席,国家技术标准创新基地(贵州大数据)数字经济专业委员会专家,北航、西安交大、人民大学、对外经贸、华南理工、武汉大学、南京大学、贵州大学等多所高校客座教师。


杨老师

中国互联网开发者协会理事、移动互联孵化器创始人之一;

江苏师范大学、贵州大学、南京理工大学等多所院校客座教师;

主要研究领域有数据挖掘算法、机器学习、推荐系统、数据可视化等数据科学,曾主导过首都机场物流系统、长山电厂的ERP系统等大型项目的架构。


马老师

前美团数据分析专家,擅长经营分析,通过挖掘数据价值,洞察公司经营中的风险和机会点,实现数据驱动战略决策的目的;主导完成公司个别业务线的经营分析报告,闭环业务运营,提升经营效率。精通Hive、MySQL、Tableau、Power BI、Excel、R等工具软件。


杨老师(Nila)

北交大研究生毕业,前搜狐资深数据挖掘工程师,擅长机器学习算法理论及实战,帮助公司制定业务策略。曾负责大型电商平台开发、Hadoop平台搭建及数据挖掘,曾在互联网金融公司从事风控建模,并与高校合作,主导863大数据挖掘项目。精通Hadoop、R、Python、Hive等。


李老师

前美团数据分析专家从事9年数据分析工作。从事9年数据分析工作,其中四年传统行业数据分析师经历,五年互联网数据分析师经历,擅长数据处理、数据可视化以及分析报告撰写。为大型互联网公司的产品、运营、高管都提供过数据决策支持,精通HIVE、EXCEL、R、TABLEAU等。



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



四、 课程优势介绍



1. 内容由浅入深,层层递进:课程第一部分完全按照零基础的学员能力设计,涵盖基础的Excel操作,Excel数据可视化,认识和熟悉工具;紧接着第二部分刚开始的Python基础,也是照顾零基础的学员,慢慢的深入,到后面的数据科学库numpy、pandas等;再到第三部分的基于Hadoop平台的数据分析和建模,数据挖掘算法,层层递进和加深,尽可能让有基础和无基础的同学都能跟得上并学会,在学员入门过后再加深难度。 


2. 既有深度,又有广度: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,而课程的第三部分就完全包含这些,这是我们课程的独家特色,且占比达整个课程的50%左右,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。


3. 纯大型互联网企业师资:课程的设计和讲解都来源于纯一线大型互联网企业导师(top10互联网企业),导师即是讲师,也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,这是我们的课程跟其他课程的本质区别。 


4. 课程结果保障:选择课程就业班的同学,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19万/年(限北上广深杭),则退还学费。 


5. 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。


6. 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。



五、 你需要达到什么样的预备能力


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,本科及硕士以上学位更佳;

  • 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(Python和SQL),帮助大家做好开课前的知识铺垫。 



 六、 学费、资助与质量保障


通关班:7980元

就业班:17980元


本次课程培训为期时长4个月,通关班与就业班的课程内容一致,但是就业班会签订就业协议。 


分期付款:本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款;


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19万/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。



七、 报名流程与重要时间节点




八、 学员评价



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九、 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50%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:线下交流会现场



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