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“张老师的标签是：技术高手，有耐心，教学方法灵活，能激发独立思考，能力很强！”北京AAA教育——名学生在小A眼里，大数据分析课不善言辞，说话时犹豫不决。言语如金，人们常说：我们所有的情感都在代码中！今天我就带大家走近AAA数据专业，一起探索吧！张国栋老师荣获教学突破奖（右一）

数据从业者门槛高吗？当我看到我必须学习数学和编程时，我感到非常害怕！

“门槛的高低，就看你有没有给自己设限！你认为自己能成长，就能学好。专业不是限制因素，心态才是限制因素。”

张老师，您能举一个成功不给自己设限的例子吗？

“自从我开始教授大数据以来，我教过的学生来自各行各业、各个岗位。其中，给我印象最深的学生是双飞学校专科毕业的一位女生，之前学的是英语。整个学习过程就是勤奋和无耻的结合，最终拿到了高薪offer。不幸的是，大数据分析这个学科最重要的是理解，但很多人生活中最大的障碍就是害怕提问，害怕被嘲笑。克服了这个障碍的人，学习成绩就很好。”在AAA教育张国栋老师的第一堂课上，我发现他的谈话充满了严谨、深度和思考！

数据专业的就业方向有哪些？招聘职位很多，但不知道如何选择.

“数据从业者一般有两大方向可供选择：1.数据科学方向2.数据工程方向。数据工程方向的分工相对复杂，有ETL岗位、数据开发岗位、数据仓库岗位等这些职位的核心目的之一是清理并存储用户使用过程中产生的数据以供以后使用。数据科学的初级级别是数据分析师，高级级别是数据科学家。与这个方向密切相关的还有数据挖掘工程师、机器学习算法工程师、推荐系统工程师、CV算法工程师、NLP算法工程师等。这个方向的核心任务就是利用之前处理过的数据来赋能企业。” AAA教育的《数据科学家需要掌握的技能》。该课程为综合课程，整体适合数据挖掘方向，主要涵盖以下部分：1.数据采集部分： Python爬虫，2.数据处理第：部分Pandas数据处理、SparkSQL数据处理3.数据挖掘部分：主流机器学习+深度学习模型算法加上配套的sklearn框架Tensorflow框架SparkML框架代码是必须的，因为在实际工作中，某个现成的工具不能满足所有需求。学会写代码就相当于掌握了工具制作。如果遇到现有工具和软件无法解决的问题，会写代码基本上就能顺利解决。 ——提醒：复杂的场景也需要复杂的代码。解决问题的能力是一个不断积累的过程。解决复杂的问题需要长期的积累。 “如果你想从事数据收集和处理的全过程，就选择数据工程方向；如果你想从事分析、挖掘和数据应用，就选择科学方向。” “数据科学家”一词被滥用。在这个时代，一个合格的数据科学家年薪百万不是梦想，但也不是一朝一夕就能实现的！

数据科学家的工资这么高。我怎样才能成为一名数据科学家？ “从数据分析师到数据科学家的跨度很长，根据个人能力和经验，一般需要5-10年的积累。可见，数据科学家的技能栈太多了，太复杂了，不可能短时间内达到“数据科学家需要掌握的技能点” 另外，由于每个公司对数据科学家的理解不同，每个人的理解也不同，所以不可能给“数据科学家”一个准确的定义。不过，数据科学家的核心技能是不会改变的，看完上面的图就一目了然了，有很多话不能说完，接下来，请大家来。和我一起学习，让你沉浸其中，内容非常充实，是各个相关数据岗位的主流内容，保证你学完之后能够快速上岗。 保持饥饿。保持愚蠢！ ”