9、数据分析师学习指南:课程选择与实战经验分享

数据分析师学习指南:课程选择与实战经验分享

课程选择的时间考量

在选择数据分析师相关课程时,时间是一个关键因素。以 Matt 为例,如果有人告诉他有一门可能需要数月时间、涵盖大量软技能和技术技能内容的课程,他大概率会拒绝,因为他没有那么多时间。如今市场上的许多课程会大致说明所需时长。作为数据分析师,善于在互联网上查询信息是一项很有价值的技能。当你对某些课程感兴趣时,不妨查看它们的评价,很多人会在评价中提及完成课程所花费的时间。

课程大致可分为两类。一类会花时间探讨数据展示的实际情况以及成为数据分析师所需的思维技能,另一类则单纯专注于教授新的技术技能。前者可能会让你觉得有些“虚”,但它能让你更全面地了解数据分析师的工作;后者则更直接地提升你的技术能力。选择课程时,你要考虑自己能够投入以及想要投入的时间,仔细查看课程大纲,并阅读以往学员的评价,避免被课程的实际时长打个措手不及。

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虽然在我学习数据分析时这

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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