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Python前面竟還有必修課!
大部份人都不知道,其實我的碩士論文是跑SPSS量化問卷統計分析而來的,跑量化從數據挖出洞察,對專業人士並不是件難事,但對我這樣文組出身的人,當時每天早上8點到電腦教室報到,跑數據跑到下午四點。
資質駑鈍,沒有線上教學,對我來說只能土法煉鋼抱著書,也沒有人引導,該怎麼樣抓取最精準的數據,也不知道這些近千個數據如何統整最有效率。
還記得我的碩士論文,因為研究對象是兩岸的閱聽眾,也就是說我的樣本數是其他同學的兩倍,碩士論文收到300份,且都顯著的話,就能夠算有效樣本,而我在台灣與大陸兩岸花了幾萬元,收了1000份,留下7百多份有效樣本,最後進行分析。
因為是2種不同地區族群的生活、習慣、行為型態比較,因此在抓取、整理數據時,就花上了我好大一番功夫…
當時如果有線上課程能帶著我一步一步跑有多好呢?
不過,業界的數據當然和學術數據的實務有差別!
只是核心概念是相同的,其實數據就是讓我們可以更客觀的解決問題,並從中洞察培養觀點,因為我們在工作上也會常常花了超多時間間分析、甚至做了PPT準備匯報,最後關頭卻發現取數邏輯有問題,導致分析結論不可⽤…
國欣說.Rock Data 是我在深圳工作的好朋友,也是處理互聯網企業上億數據的數據分析師,當然他的數據洞察與實務,就相當國際化也很實用,能用一堂線上課程,就從這麼專業的人士身上學到技巧,豈不是太划算?
國欣說:「提到數據分析的必備程式語⾔,⼤多數⼈腦中出現的關鍵字通常是R或Python,⼤多R/Python的課程已,經提供好分析所需要的數據了,但在真實的⼯作環境中,公司的數據都放在數據倉庫中,我們必須透過,Hive語⾔到數倉中把數取出來。」我這才知道,原來Python前面還有必修課啊!
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有架構地點出「操作項目、如何操作、改善效果」很重要。你可以說「利用 Python 的隨機森林(Random Forest),做出一個自動產品分類模型,幫助節省 40% 的時間」