租房买房买生意上iU91
查看: 559|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[留学] 北美留学生,数据分析师(Data Analyst)职位—直通车

[复制链接]   [推荐给好友]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2018-5-31 01:14 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
北美留学生,数据分析师(Data Analyst)职位直通车
数据分析(Data Analyst)太热门,让我们带你跨入IT职场,成为数据分析师!
留学北美,寄托着父母的期待,和成就自我的梦想,我们选择了不同的专业(商科、金融、统计、数学、教育、化学等等)数年的寒窗苦读,毕业后渴望着跨入社会,一展自己的才华。但是,现实并未如我愿,求职是我们面临的最大的挑战。要成功,就要迎合职场需求,我们要决定,干什么行业?求什么职位?做什么技术?
数据分析师:市场最热门职位
没有人会质疑我们已经生活在数据时代。在金融、银行、证券、政府、互联网、及其它各行各业每天产生着大量的数据。到2020年,全球每年产生的数据量将达到3500万亿GB。这些海量的数据是否有价值?是否可以为公司决策提供参考依据?IT技术的飞快发展使得我们分析海量数据成为可能。在现代商业环境中,每个业务都是可分析的。
数据分析是最受公司领导层的重视业务。有了数据分析,借助报表告诉用户什么已经发生了,借助OLAP和可视化分析工具告诉用户为什么发生了,通过dashboard监控告诉用户现在正在发生什么,通过预测报告告诉用户什么可能会发生。数据分析就是从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,找出趋势,为决策层提供有力依据,为产品或服务发展方向起到辅助作用,最终为企业带来效益。
数据分析的需求在不断增长,然而合格的数据分析师却非常紧缺。随时搜索Indeed上的相关职位,至少也有两千个
什么样的背景可以成为数据分析师呢
各类专业的留学生,不管你是学的商科、金融、统计、各类工科类等,经过专业化的培训,都可成为专业的数据分析师。但是好多留学生想做数据分析却不知道如何入手,太多的技术碎片/课程又不知从何学起,再别说此后的简历、面试、求职的历程。 比如有很多人在开始时就倒在了公司的简历筛选,面试时项目描述又不够专业,好不容易拿到面试,却又毫无头绪,缺乏技巧而失败。
斯坦福IT的数据分析课程针对留学生求职的这些困难、瓶颈和顾虑,旨在通过3个月的强化训练,让大家掌握成为数据分析师(DataAnalyst)所需要的全部技能,增强你的Data Analyst的实战背景,掌握Data Analyst的核心技术。同时斯坦福IT的培训还会帮助学员了解Data Analyst面试中的常见题型,并详细讲解面试过程中容易出现的各种坑,把投简历和面试的过程夯实基础,使你成竹在胸。
有这3个月的训练,说真的,你不入门都难!
课程概览 Data Analyst必备的知识体系和实战训练)

  • Relational     Database Fundamental
  • Microsoft SQL     Server and T-SQL
  • Advanced Excel     and VBA
  • BI (Business     Intelligence) Solution with Power BI, Power Pivot, Power View etc.
  • BI(Business     Intelligence) Solution with Tableau
  • Microsoft BI     Tech Stack (SSIS,SSAS,SSRS)
  • 简历、面试、求职辅导
名师介绍
David Chen
资深数据库和BI技术专家,计算机科学专业毕业,拥有20多年的IT职业生涯,在多个世界顶级的企业担任高级技术专家的职位,积累了极其丰富的IT专业知识和职场经验,擅长企业级的数据处理、数据分析、大型数据库系统的开发、BI及现流行的大数据解决方案。现任职加拿大著名电信公司,并担任资深数据分析专家的职位。David也曾在多所学院任教,并拥有Microsoft Certified ITProfessional , Microsoft Certified Technology Specialist, SAS Certified BaseProgrammer以及SAS Certified Advanced Programmer等证书。
647-861-6072
斯坦福IT
多伦多,加拿大,其它地区实时在线,永久观看

您需要登录后才可以回帖 登录 | 免费注册

本版积分规则

Copyright © 1999 - 2024 by Sinoquebec Media Inc. All Rights Reserved 未经许可不得摘抄  |  GMT-5, 2024-12-17 21:27 , Processed in 0.041998 second(s), 31 queries .