说说我从拉勾得到了什么

    不知不觉在拉勾教育学习了7个月了，起初被拉勾教育的专栏课程《数据分析思维与实战》吸引，里面虽然是文字加录音的形式，但是有模型和实例讲解，句句戳中工作痛点，但是里面的重点知识都是一带而过，出于对重点知识的好奇，咨询了数据分析训练营课程，课程大纲非常丰富，乍一看大部分标题是我所熟悉的，再加上价格偏贵，就犹豫了。考虑期间正值涨价期间，顾问最后提醒我的时候没有报名，结果就真的按时涨价了，所以在这里真心提醒各位小伙伴，如果真的下定决心提升自己，就别犹豫。出于自己想要实现进入梦寐以求的公司任职数据分析工作，还是下定决心报名了，价格虽然贵了点，但是对待贵的课程自己也是下定了很大决心要学好。于是就开启了我的训练营之旅。

    训练营开始之后，班主任老师会公布课程的学习时间和学习内容，学习期间会分课程录播，随堂测，大作业，直播课等几个阶段，期间有任何问题都可在学习群里@我们导师或讲师，或者私聊导师或讲师都能很快得到解答，说到学习群，不得不提学习群里可爱的小伙伴们，遇到问题的时候，大家都积极主动的解答，有时候到半夜了还有同学在提问，不得不激励自己努力努力再努力。不知不觉，我就形成了学习规律，每天提前在手机上缓存好课程视频，早上在上班地铁上学习半小时，到公司上班之前学习半小时，等下班回家路上学习半小时，一天下来至少能学习一个半小时，同时利用周末的时间在家练习、做大作业。每天时间都很充实，并且能按时按照班主任布置的学习目标学习，等交完大作业之后，课程会自动解锁下个阶段，学习超前的小伙伴就可以提前进入下个阶段学习。直播课之前，班主任会提前收取小伙伴们在此阶段的问题反馈给讲师，讲师提前做备课，等直播的时候，讲师会对作业做认真解答，同时还会在直播课中对整个阶段的课程做框架梳理，课外补充，同时能随时在直播中与讲师互动，做到有问题随时提问绝不留疑惑。深深被讲师激励的一句话是，充分利用非上班时间学习，至少能超越98%停滞不前的人。

    训练营的课程总有让自己不断惊喜，反复捉摸的地方。训练营主要分十个阶段。

    第一阶段，主要是做思维训练，一个称职的数据分析师，数据敏感度是必须的，此阶段主要是帮助做思维训练，带领入门。

    第二阶段，是数据分析师的必学工具，Mysql，从数据库的介绍到Mysql的安装，再到sql语句的训练，从简单到难，一点一点深入数据库学习，学习之前，我对自己的Mysql还是很有自信的，毕竟用了很多年了，但是随着学习深入，有的地方发现原来自己用了这么多年的sql竟然还有如此简单的写法，这个时候忍不住在自己的小本本上做好了笔记做了收存。课程里面介绍的窗口函数非常的详细，窗口函数是sql中比较难的一部分，只要把这部分学好，sql基本就掌握了。

   第三部分，是可视化工具。可视化工具现在越来越火了，当前的数据分析岗位也基本要求分析完之后，用可视化的方式呈现给领导。课程当中，介绍了目前常用的可视化工具，tableau，微软的quick bi，还有神策，课程里对可视化工具连接数据源，提取数据源，数据源表连接，可视化布局，可视化大屏都有详细的介绍，跟着课程学下来，基本就可以做好自己的可视化大屏，再也不用羡慕别人的展示如何高大上了。

    第四部分，是大数据hive。hive语法和sql有很大的相通之处，所以上手就非常容易，同时熟悉linux系统的同学就更不用提了。对于我来说，对linux不够熟悉，只能按照课程当中介绍的，一步一步操作，整体学下来也基本能使用的得心应手。寻找向美团啊等大公司职位的时候，再也不用怕大数据平台了，哈哈。

    第五部分，是python。python现在真是火的一塌糊涂，现在不会python的数据分析师太少了。而我自己在学习课程之前，只有MATLAB和，VBA和C++的一点基础，所以逼着自己学习python。课程里从python的下载位置，安装方法，pycharm使用，jupyter notebook使用都介绍了，同时还有应用比较多的模块，内容足够我回味5遍了。

    第六部分，是统计学知识。我自己是统计学出身的硕士，但是说实话，统计学这部分内容工作当中用不到真的忘的很快，现在假设检验这块的内容，如果不长期接触真的不敢下结论。所以，这块内容想给自己留着以后时不时翻出来复习使用。

    第七部分，是ABtest，ABtest是互联网中应用非常广泛的地方，虽然我现在工作还用不到，但是这块内容确实是告别拍脑袋的最好理论验证。学好这块内容，兴许带来的是颠覆性增长，这就是数据分析师的价值所在。同时这块还有一个毕业设计，将前面所学内容，充分利用起来，自由发挥，如何做好一个数据分析师。导师会安排答辩，讲师会一一点评，相信经过这个阶段，无论是从分析能力上，还是从表达能力上，都会带来很大提升。

   第八部分，是机器学习的内容。当前机器学习也是非常流行的。课程只要是通过python的sklean模块做模型，用模型得分验证模型好坏，并将模型应用预测。通过课程里的python机器学习模块，发现原来机器学习也是非常简单的。

    第九部分，是项目实战了。前面内容学完之后，接下来就是用所学知识应用到实际工作场景中。目前我还没学到这块内容，等后面学到了，再来补充吧。

    第十部分，是就业指导。到此课程以全部学完了。这部分就业导师会对简历以及面试做指导，同时还会做大厂内推。相信，通过导师指导的简历和面试，一定能进入心仪的公司。期待自己的转变~