拼了命转码的日子，到现在都记忆犹新...
那一年我刚满三十岁，本应该在职场中混的如鱼得水，却不料一头栽进了柴米油盐，整日围着老公孩子打转。
为了摆脱家庭的鸡飞狗跳，我决定重返职场，跟风去学数据分析。听说他门槛低，在招岗位多。但却遭到了老公的极力反对。
你才刚生完孩子，又没编程基础，盲目转码，没那么容易上岸的！
不顾老公反对，我偷偷自学了一段时间，发现确实没那么简单：大部分竞争者都有相关本科背景，而我基础薄弱，短时间内掌握 Python，SQL也是难上加难。
为了不让自己掉队，我报名了九章算法的《数据分析就业班》。从SQL、Python基础开始学习，跟着大厂数据专家做可视化分析、模型预测，很幸运的被Google捞起，拿到了20w的高薪。
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不当程序媛，也能轻松攒出20w！

起初我很忐忑，因为数据分析知识点繁杂，很多生化环材的人转码都存在巨大难度，更何况是我这种没有基础的家庭主妇。
但《数据分析就业班》的老师鼓励我说：数据分析入门门槛很低，不需要掌握硬核的编码能力也能胜任。
从Tableau工具的使用，SQL/Python等编程语言的学习，满足了市面上对DS岗的所有要求。成功入职Google后，20w包裹给了她巨大的底气！
平均base $180k，对女性就业超有好！
相比于CS岗，DS对编程能力的要求没那么高，不会涉及到底层的操作系统编程，
对文科出身，没有编程基础的人来说更好入门。
而且平均薪资也很出色，大部分科技公司的Data Scientist 薪资要高于同级别的Software Engineer。脸书家DS的包裹均值在$180k，而SDE的包裹均值则是$158k。
来源：Indeed
更重要的是，数据分析对女性非常友好，因为我入职后发现FLAG等公司ads组里的女性占比都不低，其中不乏半路转行的！
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跟我一起上《数据分析就业班》的还有金融白领、甚至刚毕业的学生。
大家普遍反馈：这才是真正的保姆式教学！老师把SQL基础知识、配置安装Tableau，到数据查询、清洗、可视化、结果分析等一系列流程都讲的明明白白！通过手把手带着做项目，还原DS岗位的真实工作流。
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  • 想要换赛道，却又没有数据经验的人
  • 希望从事DS相关岗位的应届生（不限专业）
  • 缺乏项目经验，或想通过数据分析提升工作效率及业务能力

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