前言
在开题之前,想先分享一下工作后对持续学习的一个心态的转变。
第一阶段: 刚工作前两年,一直纠结着要学什么,考什么证。以后到底有没有用。等到纠结完,两年已经过去。
第二阶段:工作3-5年,一直非常的忙。经常加班到9-10点。然而最终在队友的带领下,上了Udacity的一个Nanodegree。后来证明在找下一份工作中,有了直接影响。
第三阶段:换工作以后,有了自己的生活。也对公司和组里比较满意。于是又开始停滞不前。
第四阶段:事业到了瓶颈期,开始重新学习。
回头看看,觉得真的是应了一句老话 ”书到用时方恨少“。
数据分析网课小对比
LinkedIn Learning 之前上的是一门 "Advanced SQL for Data Scientist"。然而,这门课上下来觉得并没有太大的帮助。大部分都是已经了解的用法。说是Advanced,个人觉得其实更偏Basic,比较适合初学者。
Coursera之前想上AI/ML,但是每节课的视频都好长,每次听了5-10分钟就没办法集中注意力了。于是最后没上完就不了了之了。
CodeAcademy是付费。上完以后对Python Programming有了基础的了解。好处在于没有过多的set up,可以直接在网站上写Code。而且一步一步带下来,有一点programming基础的同学,应该不觉得难(虽然现在没有用已经记不太清了)。但是从头到尾上完,并不知道怎么用Python做数据分析。也不了解Python怎么安装运行。所以觉得实用性弱了一些。
Udacity上的是Data Analyst Nanodegree。虽然名字听上去比较基础。但是其实含金量挺高的。刚开课就用Python做了个Project。也是通过这个program我才真正学会怎样用Python做数据分析。除此之外,课程还包括了SQL,Mango DB,XML,Machine Learning, Tableau, R还有Statistics。每个概念视频都很短,每3-4个知识点后就有个小测。每节大课结束都有个project。是我觉得上过的质量比较高的一门网课。
然而现在再看已经没有这个program了。课程的内容也被分解成了的Data Analyst,Data Scientist, Machine Learning,重新打包出售。我觉得在这点上有点遗憾。
除此之外,我在Udacity上还上过一阵子A/B Testing,个人感觉讲的挺深的。如果能真正吸收含金量也是很高的。
其他课程小对比
Udemy完整的上过 ”Financial Planning & Analysis:Building a Company's Budget‘。虽然我一直觉得Udemy和其他网站相比会比较水,因为好像谁都可以制作课程。但是这节课我还是比较推荐的。讲的通俗易懂而且非常系统。很推荐刚开始在Finance起步的同学。
最近还在Udemy上学了"Google Analytics Certification“。其实Google Analytics我一两年前就想学。然而Google自己的教学太枯燥了。每次我听到一半就放弃了。Udemy上的这节就用几个小时的时间,从操作到理论都总结的很好。我大概用了1-2个晚上上课,第三天考试就过了。
除此之外,上周刚刚结束了Udacity的一节新的课程,叫"Activation & Retention Strategy"。上完这节课的感受就是,Udacity的水平还真是层次不齐啊。也或者是因为要赚钱,所以不停的增加课程数量忽略了课程的质量。这节课其实对于系统的了解一些Growth有关的知识还是有帮助的。但是也许是非技术课,很多观点都比较主观。并且在讲解和出题方面都不够严谨。本想继续上"Monetization Strategy”,现在非常犹豫。如果有上过的同学,可以分享一下感受。
后记
其实在继续学习的道路上,我要感谢我的队友。是他一直努力在自我提升,也在鼓励我自我提升。从Udacity的Self-Driving, Machine Learning,到现在全工全读上研究生,他一直都在学习新的东西。这些学到的知识,也许有一天用上了,也许永远也用不上。但是在探索世界和探索自己的道路上,我们从来没有停下脚步。
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