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瞄准市场和前景!研究生小哥还未毕业就毅然跨行数据分析行业

速来取经!工科硕士学姐在线‘喊话’学弟学妹:技术很重要,但数据分析的思维也很重要!

美女学姐用自己的‘前车之鉴’讲述在学掌门的学习和就业经历

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教学师资 / 就业师资
童老师 教学总监
童老师

10年技术开发经验,10年+产品教学管理经验。擅长.NET , Java,手机移动开发,大前端技术,软件架构及项目管理。

赵老师 微软认证讲师
赵老师

近二十年IT软件开发、数据分析、机器学习算法等相关技术教学经验,多年软件项目外包开发经验,多年机器学习算法项目外包开发经验。

张老师 数据挖掘讲师
张老师

日本留学背景,曾任职于某知名在线教育机构数据分析讲师,微软数据分析讲师。擅长使用Excel/Power BI/Tableau/SPSS/SAS等可视化、数据分析挖掘工具,具有扎实的数据分析经验。

赖老师 人工智能讲师
赖老师

五年IT技术经验,三年IT教学经验。擅长C++和Python编程,熟练使用主流的机器学习算法和深度学习算法。

胡老师 数据分析讲师
胡老师

4年数据分析行业开发工作经验,4年数据分析/数据挖掘讲师教学经验,全栈开发工程师,C、C++,大前端技术,手机开发等领域均有所涉猎。

唐老师 数据分析讲师
唐老师

计算机科学与技术专业,BI可视化分析讲师。擅长数据的获取、预处理及 Python 的编程教学工作。

曹老师 BI讲师
曹老师

熟悉各类数据分析、数据挖掘与测试开发相关技术,多年互联网,金融大数据和电商大数据分析经验。

曾老师 数据挖掘讲师
曾老师

电子科技大学毕业,从事成人教育、IT互联网及游戏开发等培训多年,熟悉教育培训行业,曾在多家大型培训机构担任教学、教研与相关管理职位。

孙老师 就业总监
孙老师

博为峰全国校区就业总监,加入博为峰十七年,在学员就业指导和人力外包管理积累了丰富经验,多年来一直致力践行“服务好每一位学员”的团队理念

李老师 就业老师
李老师

近十年IT教育经验,具有丰富的班级管理和就业推荐经验,与上百家企业深度合作输送学生顺利就业,擅长把控学员内心需求,突破难点,根据每名学员的情况设计不同的模拟面试方案,保障学员顺利就业

武老师 就业老师
武老师

多年IT培训教育经验,与多家知名企业建立长期合作关系,拥有丰富的面试技巧、职业规划等指导经验,善于根据企业具体需求,为学员提供专业性帮助

韩老师 就业老师
韩老师

国家心理咨询二级咨询师,十多年IT职业教育从业经验。擅长心理辅导、职业规划与就业分析

陈老师 就业老师
陈老师

从事职业教育近10年,能很好的把控学员就业意向,充分匹配合适平台,多家企业长期合作,已顺利辅导服务上千人就业,职业态度优先处理学员的事情

苏老师 就业老师
苏老师

13年本科毕业,多年IT职业教育从业经验,在Java开发、软件测试、大数据开发等领域有着丰富的推荐经验,与数千家公司建立长期定向合作关系。

沈老师 就业老师
沈老师

从事教育行业二十年左右,从一线教学到人力资源均有涉及,掌握学员心理和企业面试技巧,主要负责班级管理和就业辅导,与多家IT企业长期深度合作,学生眼中的良师益友

刘老师 就业老师
刘老师

2018年获得全国最佳就业老师,十五年以上就业服务经验,在软件开发,软件测试,软件实施等领域有丰富的推荐经验

常见问题

什么是PYthon大数据分析?
想了解一下具体的课程安排?
什么是BI?
Python大数据分析与 BI商业数据分析两个课程的区别在哪?
数据分析的课程学完能做什么?
报名数据分析课程,需要哪些条件?
对课程很感兴趣,但是担心学不会怎么办?
不想脱产学习可以吗?
能具体介绍下什么是训练营么?
数据分析的教学形式是怎么样的?
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数据分析师先导篇 + 更多

第01节.数据分析的概念

第02节.数据分析的作用

免费学习 共7个课时
本课程主要站在理论的高度上讲了数据分析市场、行业及岗位技能需求,及数据分析工作的思路、方法论、工作流程与数据分析报告的写法与注意事项,让学员能从总体上对数据分析师的工作与需具备的技能与工作流程有一个大概的了解,为后继课程的学习打下理论基础。
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作品一

‘数据分析’

高薪求职攻略

作品二

O2O平台功能

优化效果评估报告

作品三

租车订单分析

项目名称:

‘数据分析’高薪求职攻略

项目背景:

教育部和各大高校显然也意识到了这个百万级的人才缺口。
2016年开始中国高校首次成功申请到“数据科学与大数据技术”本科新专业。截止到19年,教育部公布的高校新增专业名单中,已有486所高校获批“数据科学与大数据专业”。
从2020年开始,将有大批高校本科毕业生涌入市场填补空白。

项目要求:

城市:哪个城市对数据分析的需求比较高?数据分析岗位在四大城市的薪资差异是否显著?
企业:招数据分析岗的企业,都是哪些类型的企业?招聘企业在各大城市的类型分布是怎样的?
技能:数据分析岗需要掌握哪些技能?哪些技能更受企业青睐?主流技能的平均薪酬中值是多少?
经验:企业在招聘数据分析师时,对应聘者的工作经验和学历要求?不同的经验要求是否意味着不同的技能要求?
学历:不同的工作经验和学历在薪资上是否存在差异?

求职建议:

入门小白:对于刚入门的求职者,可以去包容性更强的城市作为踏板进入这个行业,但是对薪资不要有太高期待。能力建议:Python、Excel
进阶追求:对于有一定项目经验者,可以来上海感受职场的魅力。上海有更多的机会、更高的薪资。能力建议:R、Python、SQL、Excel
高薪挑战:对自己能力有信息的求职者,可以尝试去北京尝试更有挑战性的职位。北京的薪水高竞争强,可以感受“中国的硅谷”工作氛围。能力建议:R 、Python、SQL、Excel、SAS、SPSS、Java、AI

项目名称:

O2O平台功能优化效果评估报告

项目背景:

O2O平台对提供给ktv商户使用的预定功能进行了调整,希望帮助这些商户提高成交。需要对灰度上线的地区的运营数据进行新功能上线前后数据对比分析,对新功能达到的效果进行评估,提供报告。

项目要求:
对项目需求进行细化,明确需要查看的数据指标:
*预订交易额
*交易额
*预订订单数
*交易订单数
*日均UV=PC日均UV+APP日均UV
*预订转化率=预订订单数/(日均UV*7)
*预订客单价=预订交易额/预订订单数
*交易额转化率=交易额订单数/(日均UV*7)
*交易额客单价=交易额/交易额订单数
*预订占比=预订订单数/交易订单数
                                
结论建议:

从整体上看,所有指标在预定功能优化后都出现下滑,因此不建议该功能优化在所有城市和所有店铺类型上线,需要针对不同城市和不同店铺类型分别考虑。
一线城市虽然预定交易额和交易额都是下降的,但其他细化的指标中只有转化率是下降的,日均UV和客单价都是上升的,交易额的下降和转化率的下降有关,需要结合其他数据进一步分析转化率下降的原因。针对一线城市,预定功能的优化可以上线。
主要城市虽然所有的指标都出现下滑,但长尾门店交易额是上升的,并且长尾门店的大部分指标也都是上升的,因此针对主要城市的长尾门店,预定功能的优化也可以上线。

项目名称:

租车订单分析

项目背景:

某租车企业为顾客提供各种车型的短租,顾客利用微信小程序在网上下单,下单成功后到租车企业合作的4S店取车,租期结束后顾客将车归还到4S店。现在,针对一年的订单数据,对租期、租金总收入等核心指标进行分析,方便优化车型和租金单价。

项目要求:

需要查看的数据指标:出车时间、车型、取车城市、租期、租金、新老用户、来源、时间。

结论建议:

可以在一天之中出车最多的时间加派人手。
荣威很受欢迎,其订单数量是最多的,可以适当增加其订单价。
各个城市的日均租金新用户都要大于老用户,可以加大宣传力度,来增加新用户,特别是北京,人均日租金最高,说明北京有很高的消费潜力,但是北京的用户却很少,导致北京的租金总额排倒数第二。
各个城市的用户自建订单日均租金和电话呼入日租金都差不多,只有北京的电话呼入高一些,可以具体分析这是为什么。如果是北京的电话呼入效率高,那么其他城市也可以效仿;如果是北京的用户自建订单有问题,那么可以分析是北京用户自建订单的哪个环节有问题,比如在用户预付定金时很慢,那么就可以针对这个环节来优化。

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