2023年，数字化建设已经成为国家发展的重要方向，也是各行各业转型升级的必经之路。随着中国经济的快速发展，数字化转型的加速进行，越来越多的企业开始意识到数字化建设的重要性，并逐渐向云计算、大数据、等领域转型。而在这个数字化浪潮中，阿里云已成为许多企业的首选合作伙伴，在杭州、青岛、上海等多地进行布局，助力数字化建设。
阿里云的杭州总部，是该公司云计算、大数据、领域的更大基地。不仅拥有强大的技术研发团队，还与杭州市合作，共同推动杭州市的数字化升级。目前，阿里云已经为沃尔玛、中国移动等各大企业提供了云计算、大数据等全方位的技术支持，助力这些企业实现数字化转型，提升企业能力。
青岛是一座以制造业为主的城市，也是阿里云业务的重要发展区域之一。阿里云青岛数据中心于2023年上线，拥有15000台服务器，运行效率高，能够满足企业快速数字化转型的需求。青岛市与阿里云的合作，不仅为青岛市产业升级提供了支持，还为更多的企业提供了数字化升级的机会。
在上海这座国际大都市，阿里云也有着强有力的布局。阿里云上海数据中心于2023年正式开放，拥有全球更高水平的服务器技术和设备，同时还提供安全、稳定、高效的云计算产品。目前，阿里巴巴集团已经与上海市和浦东新区建立了战略合作伙伴关系，共同推动上海市的数字化经济发展。
阿里云在杭州、青岛、上海的布局，是阿里云在数字化建设领域的重要举措。通过与地方的合作，与各大企业的合作，阿里云不断推动企业数字化转型升级，砥砺前行，成为数字化时代的领先者。在未来，阿里云将继续加强与各地、企业的合作，打造数字化时代的新生态。
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哪位大神对于云服务比较了解，能否列举出 百度云，阿里云，腾讯云之间的区别
云服务器是所有云计算服务商提供的最基础产品，国内云服务器就属BAT(阿里云、腾讯云、百度云)三家企业了，其实厂商一般会根据分配的资源划分云服务器的级别和规格。但是由于采用的基础硬件、架构和调优技术存在差别，类似配置的云服务器之间也可能有较大的性能差异。很多用户在选购时往往不知道该选择哪个品牌；如果想了解并比较不同厂商云服务器的差异，更好的方式就是运行基准测试。下面就带给大家BAT(阿里云、腾讯云、百度云)云服务器性能评测，希望能为大家选型带来一点思路。
性能蠢银测试准备
在开始测试之前，我们先在三家创建相同配置的三台云服务器，尽量确保测试结果之间具备可比性。付费方法均采用按量计费，使用包年包月服务器进行测试的成本较高。
测试云服务器的具体配置如下：
配置阿里云腾讯云百度云CPU1核1核1核内存2GB2GB2GB系统盘40GB40GB20GB数据盘///I/O优化YYY操作系统Centos 6.8Centos 6.8Centos 6.8地区华南1华南华南网络类型经典网络基础网络专有网络带宽上限100Mb100Mb100Mb
这里指出一点，由于阿里云 ECS 和腾讯云 CVM 的系统盘均为 40GB，但百度云的为20GB;我们这里的评测对硬盘容量不是很敏感；故百度云的20GB系统盘对测试结果影响不大。除了系统盘默认大小不同外，测试云服务器在 CPU、内存、操作系统等方面均为同一规格的配置。这个规格的配置也是中小型网站部署的推荐配置，应该能够满足大部分用户的需求。
性能测试过程
由于测试的流程比较长，在本文中只简要介绍下所使用的工具及对应关注的指标。具体的测试操作步骤，我会在云计算产品性能测试指南中介绍。在测试云服务器之前，我参考了许多相关评测文章，最终决定使用如下工具和指标：
性能测试结果：
综合性能对比:
从UnixBench和GeekBench两个综合性测试来看，百度云ECS整体性能均优于另外两个云服务商;阿里云其次;腾讯云最后。
磁盘I/O对比:
在斗仿磁盘 I/O 性能上，百度云的表现接近在启动实例配置时所介绍的 1400 IOPS。与阿里云和腾讯云差距不是很大。
考虑价格因素
价格是很多用户选择云服务商的重要指标，所以我们在这里加入了价格因素；让大家货比三家。（由于云服务器价格经常变动，本处价格仅供参考；具体以云服务器商实际报价为准。）
从上面的信息可知，百度云的价格是BAT内最实惠的。阿空档纤里云和腾讯云虽然也有一年8.5折，两年8.3折，三年5折的优惠；但百度云的代理商现在手里有更多的优惠，相比之下百度云价格更显实在。
综合来看，百度云虽然在市场份额上面占有率比较小，但是潜力不错，并且选择有不错的折扣，阿里云的综合性比较强，腾讯的话，近来的事情你们懂得
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阿里云：
适合人群：中型大型企亩差业
优点：阿里云依托于阿里巴巴集团，通过对其丰富的网络资源进行整合，拥有自己的数据中心，是国内云服务器的大佬，品牌名气较大。阿里云的国际输出速度快。目前，有北京、青岛、杭州、香港机房可选，多线BGP接入；
缺点：价格相对较贵，硬盘I/O速度较差，硬盘不能直接扩容大小，必须新购买硬盘迁移数据。
腾讯云：
适合人群：游戏客户、开发者、APP用户等。
优点：腾讯云跟微信对接有天然优势，目前用户主要以游戏应用为主。腾讯云服务器使用公共平台操作衫耐嫌系统，团队完全负责云主机的维护，并提供丰富配置类型虚拟机，用户可以便捷地进行数据缓存、数据库处理与搭建web服务器等工作。腾讯对游戏和移动应用类客户提供了较强的扶持政策，比较适合这类型的客户使用。
缺点：普通中小客户和中网站客户难以通过审批，腾讯提供的配套设备也不适合这部分客户使用。
小鸟云：
适合人群:中小型及大型企业
优点：品牌成立时间不长，但是发展很快，主打高端品质和优质服务，在技术研发上投入大。采用高端Intel Haswell CPU、高频DDR4内存、高速Sas3 SSD闪存作为其底层核心配置。搭建了纯SSD构架的高性能企业级或手云服务器。无论是运行速度还是响应度都很快，提供7*24小时的运维服务，工单90S响应，注重产品用户体验。
缺点：产品选择相对单一，提供的云服务种类不多。
华为云：
适合人群：、大中型企业、银行等大客户。
优点：华为企业云贯彻了华为公司”云、管、端”的战略方针，聚焦I层，使能P层，聚合S层，致力于为广大企业、和创新创业群体提供安全、中立、可靠的IT基础设施云服务。华为企业云依托业内的基础设施，在全国设置多个云服务区，部署多个云计算中心资源池，主要以安全性为卖点，采用了分层和纵深防御理念。
缺点：偶尔会出现不稳定的情况。
这个就不用弊手比较了，在2023年中国公有云IaaS市场上的占比中，阿里云排名之一，营收11.12亿美元，乱瞎市场份哗卜空额45.5%，就冲这个占比，就知道谁厉害了。
百度云没用过，穗巧不了解坦拦。先说说阿里云和腾讯云
价猜信键格上看腾讯云服务器更便宜，性价比更高。但是性能并不差。
从性能上看，二者是相当的，没有谁高谁低之分。腾讯云在社交领域耕耘已久，经验丰富；阿里云在电商领域有多年深耕，经验也很丰富。
从入门级主机来看，阿里云入门级服务器不是限制 CPU就是共享系统资源，存在争抢；而腾讯云全部都是独享型主机，完全独自享用系统全部资源。可以到我的博客里面去看看相关的评测内容啊，写的蛮详细的。
综合来说老魏建议大家优先考虑腾讯云服务器，如果不太明白也可以来我博客问问。
如何快速成为数据分析师
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
作者：来源：网络大数据|:24
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我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
为什么要做数据分析师：
在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2023年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据?随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：
(1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国更大的在线显示广告提供商。
(2) Hitwise发布会上，亚太区负责人蠢皮John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等等;在金融上预测股价及其波动，套利带此差模型等等;在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。
然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。
也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑扒帆，没吃过猪肉。
我的职业规划：
对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。
做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
为此，我对自己的规划如下：
之一步：掌握基本的数据分析知识(比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等)，掌握基本的数据分析软件(比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等)，掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等)。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。
之后去西门子，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。
现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。
第三步：之一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，IBM，AC等等。通过之一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方*，让自己成长起来。
第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务，是因为未来必将是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。
有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标：
能力：一定要懂点战略、才能结合商业;一定要漂亮的presentation、才能buying;一定要有global view、才能打单;一定要懂业务、才能结合市场;一定要专几种工具、才能干活;一定要学好、才能有效率;一定要有强悍理论基础、才能入门;一定要努力、才能赚钱;最重要的：一定要务实、才有reputation;不懂的话以后慢慢就明白了。
企业对数据分析师的技能需求可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示
会用脚本语言进行数据分析，Python or R
有获取外部数掘闷据的能游散兆力加分，如爬虫或熟悉公开数据集
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法
数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这神租样的步骤来实施一个数据分析项目。
学习路径如下：
python
SQL语言
python科学计算包：pandas、numpy、scikit-learn
统计学及回归分析方法
数据挖掘基本算法：分类、聚类
数据可视化：seaborn、matplotlib
我是来自农村的一名很普通的女孩，17年大学毕业，现在在杭州一家大数据公司做分析师。想跟大家分享一下，我是如何从刚毕业的一张白纸，成长为一名大数据分析师的，希望我的学习成长心路历程，能够给到败丛现在想往大数据分析行业发展的小伙伴一些参考。
我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。
于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面察枣樱试20来家，有3家成功的，但是开的工资更高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。
也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。
去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要面试，我当时就怀疑是不是骗人的，在面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名岩巧参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了,当时就蒙圈了,这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间,我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是骗人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚,最后一天选择了这个训练营,其实心里非常忐忑不安。
集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间,经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。
从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径,仅供大家参考；
1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；
2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；
3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。
4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python,现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。
5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、更优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。
6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。
7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。
8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。
9、 其实在学习的过程中要想学得快，更好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。
10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。
说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是之一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。
我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。
如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。
最后感谢阿里云和决明数据科技的老师，同时也推荐想学大数据分析的学弟学妹们去九道门商业大数据分析实训中心，因为专业所以认同。
阿里云 杭州 青岛 上海的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于阿里云 杭州 青岛 上海,阿里云在杭州、青岛、上海布局，助力数字化建设,哪位大神对于云服务比较了解，能否列举出 百度云，阿里云，腾讯云之间的区别,如何快速成为数据分析师的信息别忘了在本站进行查找喔。
