一份来自清华的数据分析笔记,请查收!
之前發過很多數據分析的文章,收到不少好評,但也有一些困惑:
?
入門數據分析該學哪些知識點?該看哪些書?
是從 Python入手還是 R 語言?常用的算法有哪些?
練手做項目的數據庫去哪里找?好用的爬蟲工具又有哪些?
網上看了很多文章,但很不成體系,有系統性的資料推薦嗎?
?
說實話,那會兒剛開始學數據分析,我也有過同樣的苦惱。網上這方面學習資料非常多,但缺乏系統性,更沒人為你實時解答,很多時候感覺自己都要放棄了。
?
但我不得不說:數據分析這條路絕對沒錯,堅持下去你會看到一個不一樣的自己。
?
那么,數據分析到底該怎么學呢?其實沒那么復雜,你只需要做好三件事:
?
1、找到一個實力與經驗俱佳的“教練”,從思維、工具、實戰帶你“即學即用”。
2、制定一份正確的學習計劃與路徑,你需要的是好方法而不是使蠻力。
3、有效工具的運用,會讓你事半功倍。
?
這里,為你分享一份我私藏很久的專欄《數據分析實戰?45?講》,作者是清華大學計算機系博士陳旸。跟著學下來,感覺收獲很大,讓我對數據分析的理解上了一個新高度。
?
毫不夸張的說,這是我看過最好的數據分析教程,口碑也不錯,已經有超過?25000?人訂閱了。
?
拼團+口令「study2020」立省 ¥30
到手 ¥69,僅限今日
新人首單 ¥19.9
?
在專欄中,他將數據分析拆解為三個組成部分:數據采集、數據可視化和數據挖掘。在后面文章里,他會詳細講解這三部分需要掌握的知識,讓你有更為深入地了解。
? ? ? ??
專欄秉承“MAS學習法“,即 Multi-DImension(多維度認識)、Ask(提問)和Sharing(分享),從“思維”到“工具”再到“實踐”,幫你學以致用,高效上手數據分析。
?
特別值得一提的是,專欄里會直接提供項目數據,你可以練習并在簡歷上完善項目經歷,有助于順利拿下 Offer。
? ? ? ?? ? ??
沒記錯的話,這個《數據分析實戰 45 講》專欄,上線沒幾個月,已經超過?14000?人訂閱了。發文前我看了一眼,現在訂閱?25000+了。
?
順手截了點評價,供你參考:
? ? ? ?? ? ???
此外,每篇文章末尾,老師都會針對這一講的內容總結「學習筆記」,而且都是以手繪圖的方式,可以很方便地保存下來,隨時溫故而知新。
?
這可是在任何學習資料里,都沒有的福利,可以極大降低學習門檻,方便理解記憶。
? ? ? ?? ? ??
真正的好內容值得被更多人了解,這里,我把它推薦給你。
?
今天,夕小瑤的賣萌屋給大家爭取了一波福利,課程原價 99,拼團+口令「study2020」到手僅?69,立省 30 元,不過優惠時間不長,僅限今天。
?
拼團+口令「study2020」立省 ¥30
到手 ¥69,僅限今日
新人專享 ¥19.9
?
趁著這次機會,夕小瑤的賣萌屋再為大家推薦幾門讓我收獲很大的課。
?
現在用口令「study2020」都可以享「折上折」——優惠價基礎上再減 10 元,但「僅限今天」有效。
?
1、《左耳聽風》
骨灰級程序員、程序圈的大神陳皓的年度大專欄,其 20 年經驗總結,盡在于此。專欄涵蓋程序員練級攻略、全棧程序員的體系化學習路線與進階地圖,口碑極佳,超過 50000 人已加入學習,可以說是程序員的必備寶典。
?
拼團+口令「study2020」立省 ¥110
到手 ¥189,僅限今日
新人專享 ¥69.9
?
2、《Elasticsearch?核心技術與實戰》
這門課反響不錯,說實話是我看過最好的 es 課了。eBay Pronto 平臺技術負責人,基于 ES 最新 7.x 版本講解,內容包括開發與運維,不僅局限于 ES,ELK 都有講到,還覆蓋了官方 Elastic 認證的所有考點,非常超值。訂閱 26000+,要想快速構建分布式搜索和分析引擎,選它沒錯。
?
拼團+口令「study2020」立省 ¥80
到手 ¥119,僅限今日
新人專享 ¥49.9
?
3、《Go 并發編程實戰課》
這幾年 Go 越來越火了, Go 的簡單高效,特別是 Go 在處理并發場景上表現出的獨特性能,讓人著迷。專欄作者是晁岳攀,網名鳥窩,前微博技術專家。在專欄中,他講解;餓 20+ 大型項目的真實踩坑案例及解決方案,帶你吃透并發原語的實現原理及使用技巧,掌握分布式場景中并發問題的應對策略,完美攻克并發編程各類難題。
?
拼團+口令「study2020」立省 ¥23
到手 ¥45,僅限今日
新人專享 ¥9.9
?
拼團+口令「study2020」立省 ¥30
到手 ¥69,僅限今日
新人首單 ¥19.9
??
再啰嗦一句,以上課程,
結算時用口令「study2020」
都能享「折上折」優惠基礎上再減 10 元。
僅限今日,選課請點擊「閱讀原文」????
總結
以上是生活随笔為你收集整理的一份来自清华的数据分析笔记,请查收!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 赛尔原创 | N-LTP:基于预训练模型
- 下一篇: LayerNorm是Transforme