“你说，为什么工作这么难找”
“都已经春招了，岗位少了很多”
“我不想回家，我想去A城市”
“要是当时学计算机、统计学相关专业就好了，什么数据分析、产品运营也去凑凑热闹，
你说咱们怎么选了一个偏门专业”
……
这些都是别人家的专业，羡慕想哭
这是若干年前一段真实的对话，毕业季，让我们感受到，毕业就失业，原来并不是一句玩笑。
这句话很冷，冷得你心疼自己。
宣讲会处处碰壁，月薪过万的工作与我们无关，小专业，能过五千就差不多了。
当然我们是不服输的，我命由我不由天，专业改不了了，只能四处向Offer收割机们取经。
一位学长点醒了我们：选错专业不可怕，不懂怎么求职才可怕。
他和我们分享了他的故事。
在大三的暑假，他明白，秋招将至，他必须要准备写简历找工作了。
他浏览了一圈求职网站，将自己心仪的工作岗位和相关公司各列了一份名单，并附上前一年HR留下的招聘要求。然后将自己的简历先写了一遍，经过对照比对，他发现最尴尬的地方是，想去的公司岗位去不了：一是专业不对口，二是技能跟不上。
他继续分析，专业不对口不是难题，用人单位比起专业对口，更需要技能对口。
技能对口就容易了，有什么岗位要求，进行刻意满足。
进一步，他将用人单位的技能进行全网搜索，发现行业公司需要的技能可以分为通用+特殊技能。通用是指行业各个公司几乎都有要求的技能，特殊是指某些公司的升级要求。为此，从当年8月份开始，他刻意训练自己，刷题学代码，带着两套技能，12月收到心仪岗位Offer，月薪轻松过万。
末了，他补充一句，不满足用人单位技能要求一定要去学习，不然成功几率很小。
不要和用人单位说你多努力，要和人家证明你多牛逼。
现在让你牛逼的机会来了！壹课联合211统计公司邀请6位统计大神联袂录制，重磅推出《大学生必备统计技能学习包》在线课程，涵盖大学生学习与求职过程中需要的AMOS、STATA、SQL、R语言、Python、Hadoop六个技能，让你从新手快速入门，月薪过万不是梦。
我们逐一来了解一下这6个统计技能。
（一）Amos：社科论文分析的新贵
求职和论文两不误，求职的时候也要想好毕业论文。
小编精选的统计学软件AMOS，是目前结构方程模型最主流的应用分析软件。因其具有上手快、操作简单及图式化工作环境等优势，使用人数和论文发表量近几年增长飞速，因此成为初学者进入SEM领域必备的一款软件。
目前将结构方程模型作为分析方法，已经见刊3000+的论文：
数据来自：百度学术
所以，对于社会科学的学生而言，快速学习Amos对于做好研究，写好期刊论文和毕业论文至关重要。
课程讲师Arthur，帝都某985工程大学管理学硕士毕业，在读期间曾发表2篇核心文章，1篇SCI。
他用30小节课程，350分钟+，由浅入深讲解AMOS的操作流程及结果解释，并着重介绍验证性因子分析、路径分析和结构方程模型分析思路，同时在讲解过程中将涉及到文献查找、数据分析、论文思路等实用技巧，帮助你快速入手AMOS。
（二）STATA：计量经济论文中数据分析的一把利剑
经济管理学院就读的小伙伴，对STATA应该相当熟悉。作为计量分析领域的霸主，长期在计量分析软件榜单霸榜。
课程讲师，Teacher 刘，天津南开大学数学系博士一枚，本科保研后免试直接攻读博士，有着深厚的计量经济学和统计学理论基础。他数据分析经验丰富，STATA、MATLAB、PYTHON、SQL和C++各类语言手到擒来，讲课轻松活泼、幽默风趣。
课程一共30小节，350分钟+，分为两部分，一是新手入门，二是升级进阶。
入门部分会系统地讲解基础，无论学员是零基础小白，还是对STATA有些许了解的学生乃至STATA的高级玩家，都能从这一部分收获到前所未有或是曾经被忽略但是十分重要的知识。
进阶部分，他将从经典科研建模方法中挑选Logit模型和Probit模型等重要知识点进行讲解，并结合软件操作，带你实现一个有着自己思想的建模过程。
此外，课程中还讲解了一些非常实用的用STATA做数据整理的tips，让建模过程事半功倍。
（三）SQL：数据分析技能最靓的仔
如果说入行数据分析有什么通用技能，SQL需要拥有一个名字。
当数量增大，存储空间要求增加，SQL作为结构化查询语言，方便企业管理数据。
课程主讲老师黄一亮，来自工作一线，曾任数据分析工程师、研发工程师、企业内部培训讲师，累计授课10次以上，具有丰富的实战经验，深知数据库SQL的使用场景，了解SQL的重难点，擅长将复杂知识简单化，帮学生理清逻辑，使学员更易于掌握。
课程共32小节，350分钟+，从基本语法入手，辅之以真实的案例，让对数据库还不太了解，不知道如何编写SQL的同学通过学习本门课程达到：了解数据库基本常识，掌握数据库搭建方法；掌握基本的SQL操作语句；掌握表与表之间的关联查询方法；掌握并熟练使用常用函数；学会判断SQL语句性能，掌握常用的调优方法。
（四）Python：月薪上万最直接的技能
Python有多火，看下面这张图。仅前程无忧一个平台，Python的相关岗位超过3万个。
Python作为数据科学、机器学习、WEB开发的核心技能，语言简洁、易读、可扩展性强。
进入大数据时代后，Python发展迅猛，诞生了各种功能强大的扩展库。
业界流传着一句名言：“人生苦短，请学Python”，学会Python后基本可以在数据分析技能领域傲视群雄了。
课程主讲Prince老师，国内知名双一流高校硕士毕业，目前在业内一家世界500强公司从事数据分析工作。熟练掌握R、Python等语言，参与公司多个数据挖掘项目，能运用各种机器学习、数据挖掘算法解决实际问题。
课程共12个章节，34个视频，300+分钟。首先讲解python常用的3个库numpy、pandas、matplotlib，帮助零基础的同学快速入门。课程深入浅出讲解数据挖掘常用的算法：回归、分类、特征选择、关联规则、时间序列处理等。注重算法理论讲解与实践相结合，按照模型建立与模型评价的构架介绍，帮助同学能够熟练掌握从建模到模型评价的完整过程。
（五）R：统计人自己的软件
R很特别，是统计学家自己发明的语言。她发源自S语言，在统计建模和数据可视化发挥独特作用。为了体现“人类的时间比机器更宝贵”理念，她对于编程经验不足的新手非常友好，新用户掌握了基本的语法结构，学会调用各种packages，就可以体会到R的强大和优美。
这些年，R与Python经常被人放在一起比较，孰高孰低每个人都有自己的看法。
依照小编看法，与其对立不如合作，R+Python会让你看见一个更加广阔的数据分析天地。
课程主讲老师为李老师，深圳大学研究生学历，现为某著名期货公司风险控制岗位负责人。在学期间，他曾使用R语言参与多项数据科学相关竞赛。工作后，他将R语言应用融入风险控制场景，能很好地实现各种统计分析方法和机器学习算法，并进行数据可视化。目前为止，他已有3年数据分析经验，累计分析订单上百单。
课程共30小节，500分钟+。首先从数据类型和数据结构讲起，介绍了R中数据整理方法，主体部分则遵从统计学的学习路径，对描述性统计学、假设检验、方差分析、普通线性回归、logistic回归等内容进行了讲解，最后对R语言中ggplot2包在数据可视化方面的应用进行了介绍。
（六）Hadoop：打造一个云计算平台
学习数据分析就像升级打怪，Hadoop就是打怪路上的一个大收获。
要想真正迈入大数据分析大门，就要学会面对海量数据，而Hadoop就是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
随着Hadoop和Spark的不断成熟，围绕Hadoop产生了一个生态圈。
数据来源：讲师课件
可以说，学习大数据，绕不过Hadoop。
课程主讲老师Allen，研究生毕业于墨尔本大学，专业方向是分布式计算。毕业后回国进入了一家知名互联网公司，从事大数据开发工作，对大数据领域中的离线、实时、数据仓库都有了解，同时对机器学习有所研究。在工作中大部分时候从事工程方面的工作，也有部分时间用于推动算法落地，对整个大数据生态涉猎较广。
课程共31小节，总时长448分钟。Hadoop作为大数据生态的基础，其三个组件广泛应用于整个大数据生态中。课程的大部分时间用来对三个组件的基础概念和基本原理进行了展开式地讲解，帮助大家了解这一工具是如何解决大数据生态中的问题。课程的后半部分快速介绍了大数据生态中的一些常用的其他组件，理论和工具，并对大数据生态的未来进阶提供了方向。
特别需要提到的是，与其他课程不同，Allen老师在课程最后为大家从事大数据工作职业发展给出了一些他个人建议。作为一个在国内知名公司工作的人，他的建议还是值得听一听。
以上全部课程均为零基础教学，不用担心学不会。
6门课程，总计187个视频，累计时长超过2500分钟。
售价多少呢？原价763元，现在只需299元，买5送1：
- 30节AMOS教程：从入门到论文分析
- STATA从入门到精通
- Python数据挖掘零基础入门
- 基于R语言的数据分析及可视化
- Hadoop入门到精通
