170528 舆情|how to learn data science

这篇文章本来有个前言:170528 吐槽|不算顺利的半年自学
因为太啰嗦,剔出去单独成篇。

一篇调查

公司阶段与数据分析地位/价值

见此

sample project

平时看到题目有趣,分析手段有可取之处的project就放到这里来。

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Learning path

what matters in working scenario

* Excel

专栏上写了三篇Excel的文章,比较简单,大体介绍了Excel应用,可以作为职场新人的指南。
第一篇数据分析—函数篇。主要简单讲解常用的函数,以及与之对应的SQL/Python函数。
第二篇数据分析—技巧篇。主要简单讲解我认为很有新价比的功能,提高工作效率。
第三篇数据分析—实战篇。主要将前两篇的内容以实战方式进行,简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据,是5000行数据分析师岗位数据。

分析思维

  • 金字塔原理 (豆瓣)**
  • XMind中文网站**
  • 如何培养麦肯锡式的分析思维
  • 如何建立数据分析的思维框架
  • 这里送三条金句:
    一个业务没有指标,则不能增长和分析
    好的指标应该是比率或比例
    好的分析应该对比或关联。
    举一个例子:我告诉你一家超市今天有1000人的客流量,你会怎么分析?
    这1000人的数量,和附件其他超市比是多是少?(对比)
    这1000人的数量比昨天多还是少?(对比)
    1000人有多少产生了实际购买?(转化比例)
    路过超市,超市外的人流是多少?(转化比例)
    这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人,是看不出分析不出任何结果。

comparison of training alternatives

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other findings

  • try_jupyter
    Official introduction to use R, hackshell, Python, Spark with Python, Spark with Scala with jupyter notebook from jupyter.org.
  • Which are some good websites to learn more about Data Science?
    Seems to me all answers are good but take time to explore and absorb.
  • comparison of schools' data science program. Quora might be helpful when I'm ready to pursue a master's degree.
  • Class Central
    A counterpart of 果壳MOOC, maybe it's more active. It also comes with a recommend system, which might be a nice thing to have.
  • (GrowingIO)[https://www.growingio.com/]
    前 LinkedIn 商业分析高级总监张溪梦,把数据分析后台化承包了,捂脸

20170818 discard info: certifications

--------

  • If I want to get into Data Analytics, what type of certifications should I get?
    • option mentioned:
      • Python/R
      • excel
      • SQL
      • Tableau
        Tableau is a data visualization software that lets you import data from multiple data sources, like Excel and SQL, and visualize that data through the use of interactive dashboards and charts. Tableau offers an in-depth training for their products and has a certification exam. This would absolutely look good.
    • resource mentioned:

20170817 discard info: about "best course on edx"

--------
20170817后记
删掉这一段是因为:

20170714 discard info: about harvard cs109

--------
20170714后记
因为谜之讨厌这门课的风格:

  • 不完全公开、视频卡
  • 真人课堂实录、动辄几小时浪费时间
  • 口水话太多
  • somehow overwhelming,上了三天就致郁(0529-0601)

赶紧放弃。

-------- 2015 video too slow --------

-------- 2016 CS109a --------
Available on canvas.harvard.edu, many page require student ID, I somehow can view some core page without an ID.

Screen Shot 2017-05-31 at 17.38.39.png
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