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讲座 | Amazon导师教你零经验如何拿下第一份Data Science实习

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2020-07-13

导读：讲座推荐史上最难求职季！数据分析岗位求职真实情况究竟如何？留学生应该如何应对？数据科学作为21世纪最盛行、发

讲座推荐

史上最难求职季！

传统行业、实体经济一衰退

却总有一些岗位逆流而上

数据分析就是其中一种

数据科学作为21世纪最盛行、发展最快的技术，目前依然是众多毕业生的不二首选不管你来自何领域（商科、理工科甚至文科），都有能被应用到数据科学工作的技能！

7月15日周三美东时间9pm

UIUC统计学、同济大学数学系毕业

现就职于Amazon的S导师

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虽然疫情期间许多公司冻结招聘、甚至裁员降薪，但依旧有大量岗位招聘需求不断放出，其中数据分析岗位的人才依旧供不应求。特殊时期，企业一定会把有限的人力预算留给最适合的员工，充分掌握数据分析硬技能工具，显得格外重要。

随着行业技术的迭代，各类工具的更新换代的速度也非常快，求职时如果已经掌握了相关工具的使用，HR和Hiring Manager肯定会对你印象深刻，因为招聘你将不需要过多的培训，很快就能够上手做事。

那么，数据分析师必备的职业工具有哪些呢？

Data Visulisation ：Power BI

Power BI的优势在于其业务模型和数据分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，其开发并不理想。因此，它脱离了Excel，发展成为BI工具。作为后来者，Power BI每个月都有迭代更新，并且很快就可以跟上。

Data Language：SQL

SQL, 全称为Structured Query Language（结构化查询语言)。要讲SQL就绕不开Database(数据库), 平时所说的数据库，一般就是指的 Relational Database (关系型数据库)。

大家知道数据库是用来存储大量数据的一种软件，那么SQL呢是用来操作数据里的数据，具体来说SQL可以做数据查询，数据更新，写入数据等等。如果把数据库比作盘子，那数据就是盘子里的菜，SQL则是你的筷子。因为SQL和数据库是天生的一对，又相对简单，目前世界上大部分网站和APP背后的数据都是建立在SQL数据库基础之上。

Programming Language：Python

Python有望成为世界上最流行的编码语言之一，可用于各种应用程序，包括Web开发，数据分析和机器学习。

随着数据收集和存储的流行，基于数据分析的业务决策能力已经被广大公司认可和广泛使用，尤其是互联网行业的功能公司。如果你具备强大的数据分析技能，那么将成为一名更有价值且更受追捧的员工。

无论你是想成为一名全职开发人员，还是在从事运营或业务岗位，数据分析都是你所需要的关键技能。任何没有背景或只有初学者编码背景的人都非常适合这门课程，因为我们将从最基本的Python编码技能开始，并教你使用相关数据分析工具。

BI Tool：Looker

Looker提供了基于该公司专有建模语言LookML构建的BI和数据分析平台。该产品的网络分析应用程序吹捧过滤和钻取功能，使用户可以随意挖掘行级详细信息。

由Looker提供支持的嵌入式分析利用了现代数据库和敏捷的建模层，该层允许用户定义数据和控制访问。组织可以使用Looker的完整RESTful API或计划功能通过电子邮件或Webhook交付报告。

美东时间 7月15日周三 9PM

来自Amazon的S导师

手把手带你冲击科技巨头Data岗

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