南昌精选10大数据分析培训机构名单榜首今日公布

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　　课程直切企业需求 培养数据分析人才

　　数据库编程

　　数据分析基础编程；数据分析宏语言；数据分析SQL；数据分析编程

　　统计分析

　　多元统计:因子分析，聚类分析；统计基础与假设检验，T检验与方差分析；线性回归与模型修正，逻辑回归；统计基础与实践序列

　　数据挖掘

　　数据挖掘前期处理与决策树；逻辑回归与神经网络；聚类模型、关联分类；常见数据挖掘工具要点分析

　　Python爬虫

　　Python的基本语法；基于Python的爬虫实现；Scrapy、PySpider等爬虫框架；利用Python爬虫获取数据

　　数据可视化

　　利用Echars等Web前端技术；利用相关数据可视化工具；数据可视化解决方案分享；业务评估系统BI设计与实现

　　数据分析+Hadoop

　　Hadoop平台使用；其他分析工具与大数据应用讲解；数据分析数据库管理平台接口课程

　　工作多久，才比得上大数据行业里程序员工资？

　　知道诸位有没有听说过一句话叫做：工资的鸿沟，始于社会分工的出现和细化。

　　在我们历有出现三次科技革命（蒸汽动力、电力与计算机），通过这三次革命便出现了社会分工。与此同时，我们可以发现它又像给商品明码标价一样，把劳动力也分成了三六九等。

　　我们都是平平无奇的职场打工人，自认为付出的努力也不算少，但是总是会想为什么这兜里的工资会如此平平无奇呢，

　　和程序员相比，加班时长也不少，努力程度也不差，凭什么赚的就是没有程序员多？那如果随着自身工作资历的增长，在未来会有可能追上薪资鸿沟吗？

　　那么是不是所有程序员都是高薪呢，所以怎么说人都是会分三六九等呢，关于工资在程序员内部的分化当然也是有的，主要的影响因素有三个：个是编程语言、其次就是学历和行业。

　　编程语言：

　　CSDN2020年9月全国程序员工资统计显示，编程语言鄙视链的 haskell 比底端 visual_basic 高出一倍不止。

　　而近两年大火的 Python，也比传统霸主 Java 工程师高出 33%。

　　学历：

　　学历的高低成都和工资的相关性在程序员这个岗位而言比较显著了，但其实学历从任何一个行业来看都是会有所不同的。

　　但我们的观点一向是不鼓吹学历不重要但是也不并代表学历一定会决定你人生的命运。也这并不表示，学历低就意味着一个程序员“不行”。虽从比较严谨的方面来看学历会在很大程度上去反映一个人的的数学、逻辑基本功和思维方式等，但通过系统的培训出来的程序员，也并不是说就比应届大学生难用。

　　行业：

　　不同行业里的程序员的待遇不可同日而语。

　　这里有一行特别标注的一栏可以特别注意，互联网行业的程序员需求以 75% 占优势，但在这里实际上也就是因为时代红利。没错，互联网存在巨大的市场，即便增量已经有所减缓，但仍然有人在开疆拓土。

　　程序员赢在哪儿？

　　回归正题，我们可以发现在互联网行业里，其他岗位，比如说营销、财务、HR、运营等岗位，很少有人会比程序员薪资高 。

　　举一个吃货的例子：

　　如果说要把互联网公司的开疆拓土去比作一道精美的菜的话，产品就是那道菜，由PM和程序员共同烹制；财务、HR是后勤，运营是传菜人，而市场营销负责的是制作菜单、呈现这道菜。越的餐厅，主厨的技术含量和声望就越高，而菜单背后的人是谁，有人关心吗？……

　　所以，掌握了较新技术的程序员就像能做出美味的厨师，去哪儿都抢手。

　　10年后，我们的工资终将追上程序员？

　　在一个工作岗位上到底值不值钱，说来说去还是要看历史的进程。而当你已经处在一个历史进程的时候，看的就是你的努力程度是否比别人高了。

　　技术迭代越快的职业，对人的要求也就越高。因为在这里面很容易就被淘汰了，如果你想拿高薪，个人必须非常努力，再加上你还恰恰的是那个时代的幸运儿，你需要有很强的危机意识，不断学习。但是每个职业都是这样，而在大数据行业里程序员这个职业，已经算得上众多行业里高回报的了，只要你努力，有扎实的技术，经受过系统专业的培训，那么在未来你能成为的也就是二八定律中的二。行业里总有一句老话说如果你没钱没背景，那么努力当好一名程序员，将是你年轻时积累财富的好选择。这句话足以证明程序员的努力能获得多高的回报了。而在其他行业里，这种回报则是需要很长一段时间才能得以证明的。所以为什么，当我们提起程序员时，个代名词想到的就是高薪，这的确是不争的事实。