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楼主:hxsh2000

[学习培训] 系统的学习Data & Analytics [复制链接]

发表于 2021-9-11 22:40 |显示全部楼层
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这个对很多人来说,都发生在自己的身上过,很有趣的调整情绪和情绪自我意识的一个练习。
Learning by Doing -- How Would You Treat a Friend?: The Why and the How

"
TIME REQUIRED
15 minutes. While it may be hard to find time to do this practice every time you are struggling with a difficult situation at work, an initial goal could be to try it once a month.

HOW TO DO IT
Work can be stressful, overwhelming, and leave us feeling insecure in our abilities at times. When these and other challenges from work arise, it is important to practice self-compassion. Take out a sheet of paper or open a blank document on your computer and go through the following steps.

First, think about times when a close friend feels really bad about him or herself or is really struggling in some way. How do you respond to your friend in these situations (if you’re at your best)? Please write down what you typically do and say, and note the tone in which you talk to your friend.
Now think about times when you feel inadequate or are struggling at work. How do you typically respond to yourself in these situations? Please write down what you typically do and say, and note the tone in which you talk to yourself.
Did you notice a difference? If so, ask yourself why. What factors or fears come into play that lead you to treat yourself and others so differently?
Write down how you think things might change if you responded to yourself when you’re suffering in the same way you typically respond to a close friend.
Next time you are facing a challenge at work, try treating yourself like a good friend and see what happens.
WHY YOU SHOULD TRY IT
Research suggests that people are usually harder on themselves than they are on others. Rather than motivating them to succeed, this often makes a mistake or stressful situation even more stressful—to the point that they’ll simply avoid new or challenging experiences for fear of failing and eliciting a new wave of self-criticism. When we are struggling at work, practicing self-compassion can relieve the pressure we feel and build strength to tackle challenges that arise.

This exercise asks you to notice the differences between the way you typically treat the people you care about and the way you typically treat yourself. It also asks you to consider why there may be differences between the two, and to contemplate what would happen to your well-being and performance at work if you treated yourself as compassionately as you treat others. Research suggests that treating yourself more compassionately can benefit your physical and mental health. Using self-compassion for workplace challenges remedies stress while preventing burnout.

WHY IT WORKS
It is often easy to be hard on ourselves at work. Yet research shows that a lack of self-compassion for workplace challenges leads to chronic stress and burnout. To relieve stress and counter burnout, it is important to treat ourselves as we would a friend when we are struggling at work.

Further research suggests that the way people treat themselves is shaped in part by how others have treated them, but it can also be influenced by how they treat others. Because people often find it more natural to be compassionate toward others than to be compassionate toward themselves in a challenging situation, one way to increase self-compassion is to imagine what one would say to a friend in a similar position, then direct those same sentiments toward oneself.

Reflecting on how kind you are capable of being toward others can remind you that you are also capable of being kind toward yourself—and that you deserve compassion, too. By treating yourself with this kind of sympathy and understanding—rather than beating yourself up—you help yourself bounce back from workplace challenges with greater resilience.
"
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发表于 2021-9-14 21:22 |显示全部楼层
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羡慕年轻人啊,现在学东西,经常看过去,然后就忘了
这个忘却的速度,杠杠的……

发表于 2021-9-16 22:55 |显示全部楼层
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hxsh2000 发表于 2021-9-4 18:04
"说了这么多的工具,那搭建一个公司需要的数据栈,用哪些产品比较合适,收费的还是open source,如果使用 ...

抽个时间,回答一下楼主的问题 还是非常钦佩楼主能自发并坚持更新这个帖子。最近我也开始在medium上写tech blogs,对数据工程/平台这块有兴趣的朋友可以互相切磋一起进步。https://medium.com/@MenData


我先讲讲monitroing这块吧,之后再不定期更新别的内容。抽象一点讲,monitoring的主要作用有
1)了解data pipeline/platform各服务是否运行(up or down)
2)在运行的基础上数据处理速度是否达到了预计表现
3)在和data quality工具集成的基础上可以了解是否有大量的摄入数据出错
4)基于monitoring的dashboard起到了给data stakeholder展示,提醒,和信息更新的作用

其中
第1)2)3)点就是能让开发者第一时间知道哪里出错,出了啥错,好的monitoring和tracing可以让开发者更快的定位到具体问题。
第4)点能让Data team一定程度地展示成果,同时也是Data Team像product team方向发展的一个必要条件,如果data serverice对其它的stakeholder像是黑箱一样,每天data team都会有数不清的trivia questions,比如某个data service是不是down了之类的问题,dashboard就能解答。

实现方法上,Monitoring主要分metrics based和log based。好多vendor都可以提供complete solution,比如Splunk,DataDog等等。

我自己用过progmetheus + grafana做metrics based solution, Elastic Stack做log based solution。Prometheus基本是metrics领域未来的大势所趋了,the de facto future standard。Elastic Stack的话,它的整个ecosystem基本涵盖log相关的所有需求。具体怎么设计因为我权限所限不能上设计图,表达起来有点困难。

我说说metrics based和log based方案的特点吧。metrics能提供实时的status,优点是及时性,适合表达全局信息,dashboard基本靠metrics,缺点是不一定准确。log based的优点是齐全和准确,应用场景主要是查错,发现edge case和很细节的data quality issue(在developer有好的logging习惯的基础上)。log based solution牵扯到log life cycle的问题,archive的周期决定了oberservability追溯过去的上线。可见metrics based和log based两者是互补关系。

欢迎纠正和讨论。未来有机会补一下data quality和data lineage的相关内容把。

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发表于 2021-9-16 23:29 |显示全部楼层
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hxsh2000 发表于 2021-9-4 19:03
在数据分析领域,Centralised & Standardisation & Governance还是Data & Analytics & Visualisation领域的 ...

这个观点我挺赞同,我结合自己的经历,感觉企业里推行centralised data platform主要有这么几个难点:

第一种一般出现在科技栈比较旧的大公司,各部门长期自理门户,用了各种vendor solution,当data platform team推出统一平台后,因为惰性或者是舒适区,onboard某些team的阻力相当大。

第二种是business value和technology value的misalignment。俗称PoC graveyard effect。比如说在一个领导思维很跳跃的团队里,可能因为领导偶尔听到的podcast,想要onboard一个听起来很牛的软件。最后因为use case不够有说服力,耽误了开发者的时间和一腔热情。

第三种就是data analysts不愿意学习软件开发体系下已经考证过的best practice,只愿意用老办法(比如坚持只做Excel)。简单如git这么一个功能,当我和老婆说起来的时候,她就会说,她审合同的时候要是能用这个来管理合同版本就好了。个人认为让data analytics team能立得住还是要让他们能用软件工程的methodology来工作,不管这个team是真正的一个team,还是散落在各业务部门的BA们的总称。

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发表于 2021-9-17 10:01 |显示全部楼层
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mendietaczfls 发表于 2021-9-16 21:55
抽个时间,回答一下楼主的问题 还是非常钦佩楼主能自发并坚持更新这个帖子。最近我也开始在medium上 ...

非常感谢这么好的分享!也期待data quality, data lineage的部分。
还是那句话,不着急,慢慢来哈

发表于 2021-9-17 13:30 |显示全部楼层
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现在数据分析行业,很像九十年代末的开发人员,两千年代的SAP,都是存在着大量的机会,并且有很多很多的其他行业的转行或者年轻毕业生进入这个领域,非常的热闹,入行也是非常容易的。因为市场需求很大,由于紧缺,很多时候就会给予新入行的人们更多更好的机会,工资也能给的比较高。

九十年代的时候,很多不同的专业的,工科或者理科的,只要学了电脑开发的相关课程,在大学期间就能找到不错的part-time工作,一毕业工资也非常好,社会上也有各种各样的培训班,大量的新入行者。而后2000年初中期,SAP也变得如日中天,很多毕业生在毕业后暂时找不到工作,报个培训班学SAP的相关知识和培训,三个月内毕业也能找到很好的工作,起薪也非常的高。然而发展到现在,开发的程序员,如果不是理工科背景,要进入这个领域的话,已经有了不小的技术门槛了,毕竟要求高了。而SAP,除了新移民或者外包的顾问,在项目里,很多的都是有了很多年工作经验的,入门不易,新入行的机会也会小很多,比较少看到年轻的入行者了。

现在的数据分析也在这种趋势下,很多都是自己学习或者参加几个月的培训,也能进入到这个行业里,并且在有了经验后,工资也涨的非常快。而且数据分析这块,好处还是技术性的要求还不高,所以即使文科背景的也有其优势的。很喜欢这种欣欣向荣,更多的年轻人进入这个领域,非常的有朝气的感觉。而这种朝气和欣欣向荣,也促进了互相分享,相互学习,共同进步的环境。
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发表于 2021-9-17 17:55 |显示全部楼层
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本帖最后由 Bessy 于 2021-9-17 16:58 编辑

数据分析师,数据科学家的薪水比开发人员的薪水还是要低的,一线公司的软件工程师是可以达到足迹平均。入行门槛低倒是真的。

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发表于 2021-9-17 18:14 |显示全部楼层
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Bessy 发表于 2021-9-17 16:55
数据分析师,数据科学家的薪水比开发人员的薪水还是要低的,一线公司的软件工程师是可以达到足迹平均。入行 ...

是的,开发人员去做全栈,DevOps,SRE那些工资更高并且更具挑战性的工作了。这一方面的工作,入门的技术门槛很高的。所以除了计算机,工程和偏技术的IT人员,讨论这块的比例不大。

数据这块,是几乎谁都可以入门,谁都可以转行,技术门槛比较低,机会多多。和九十年代末的入门开发人员的要求很像,也是稍微会一点或者参加培训,就能入职了。

发表于 2021-9-17 19:30 |显示全部楼层
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数据分析需要的技能比软件工程师可能更繁杂。

数据库:
SQL是标配了。SQL是一个图灵完备的编程语言。复杂程度不逊于任何编程语言。
数据仓库要了解, 如star schema

分析:
R或Python 至少要会一个。

可视化:
Tableau, PowerBI, Qlik做好看的图像时都需要写一些小程序

统计学:统计是必须要会的

Excel, PPT都要达到半专业水平

presentation 和 写作技能也需要很强, 因为报告是给senior manger看的。

最后还要学会Git - 一个只对IT人员友好的软件。

软件工程师只要一招鲜就可以吃几十年(如 Java,python, Javascript)。当然要了解的深一些,但10几年用一种语言,想不精通也难。如果不会还可以抄袭stackoverflow. 可是数据分析只能靠自己找insight。

这两个在技能上有点像 handyman 和 专业工种的区别


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发表于 2021-9-17 21:58 来自手机 |显示全部楼层
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Bessy 发表于 2021-9-17 18:30
数据分析需要的技能比软件工程师可能更繁杂。

数据库:

你这一开始就整的一个data and analytics consultant,日薪一千,来了就上手干活,并且啥啥都会的架势。这个是这个领域里的senior或者lead的职位了。

对于入门的来说,数据分析能熟悉熟悉sql,中级的sql足够并且一两个月的学习就能达到的,用用比较高级点的excel,python能入个门,就已经足够了。这些技能,有目的性的或者安排好学习计划,自学或者培训个三到六个月,再花三个月好好把简历,面试练习好,在现在这个市场,拿到职位的可能性很大的。这个足够对入门的人来说非常的友好了。

发表于 2021-9-17 22:10 |显示全部楼层
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Bessy 发表于 2021-9-17 18:30
数据分析需要的技能比软件工程师可能更繁杂。

数据库:

统计学
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发表于 2021-9-17 22:12 来自手机 |显示全部楼层
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本帖最后由 hxsh2000 于 2021-9-17 21:32 编辑

我觉得在讨论话题,或者技术话题时,要避免over engineering或者over complicated

发表于 2021-9-17 22:17 来自手机 |显示全部楼层
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非常支持,也去点赞订阅按小铃铛https://medium.com/@MenData

:)

发表于 2021-9-17 23:08 |显示全部楼层
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本帖最后由 Bessy 于 2021-9-17 22:09 编辑
yzh1999 发表于 2021-9-17 21:10
统计学


这是哥伦比亚大学关于找数据分析职位需要掌握的11项技能

https://bootcamp.cvn.columbia.edu/blog/data-analyst-skills/
Data Visualization
Data Cleaning
MATLAB
R
Python
SQL and NoSQL
Machine Learning
Linear Algebra and Calculus
Microsoft Excel
Critical Thinking
Communication

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发表于 2021-9-17 23:50 |显示全部楼层
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Bessy 发表于 2021-9-17 22:08
这是哥伦比亚大学关于找数据分析职位需要掌握的11项技能

https://bootcamp.cvn.columbia.edu/blog/data- ...

还好,里边没提到统计学,日常工作如果用到一般也是皮毛,到假设检验和置信区间为止。线性代数也只是需要第一,最多第二章就够了,正常非科研职位从线性方程组开始就是overkill。

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发表于 2021-9-18 00:39 |显示全部楼层
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本帖最后由 wishpolo 于 2021-9-17 23:45 编辑
hxsh2000 发表于 2021-9-17 21:12
我觉得在讨论话题,或者技术话题时,要避免over engineering或者over complicated


这个涉及到Storytelling的技巧。搞技术的喜欢把各种牛逼技术展示出来,列举各种技术如何牛逼,有时候也据此来显示自己如何聪明。但却没考虑到人脑的接收方式其实不同。如何用人脑最容易接受的方式,艺术家文学家这些文科生更加擅长,做数据报告的时候这点其实很重要。

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治疗后的老鼠,33%死亡,33%康复,最后一只逃走
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发表于 2021-9-18 09:48 |显示全部楼层
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学习之余,劳逸集合,来个有趣的放松放松

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发表于 2021-9-18 10:02 来自手机 |显示全部楼层
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好车:)

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发表于 2021-9-18 12:11 |显示全部楼层
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本帖最后由 hxsh2000 于 2021-9-24 21:40 编辑

最近在学习的管理方面的Empathy and Emotional Intelligence at Work (Berkeley X),其中满满的都是Empathy, Compassion等,变得比较的sensitive

刚开始新工作,主要的关注点,就是建立自己的团队。其中有不少的员工,拥有很多专业领域或者业务知识,在工作中增强了各种数据处理和分析的技能,在公司十几年以上的经验,成为各个部门中坚的数据分析的SME。随着推行centralisation & standardisation,并且伴随着新的整体的strategy and governance的推行,同时引进新的平台和工具,技能的需求也都有了很大的不同了(这个就是IT高薪但高淘汰率的根源,更新换代过快)仔细想想,在这个日新月异的行业混饭吃,随着一旦稳定进入舒适区甚至年纪越大,终有一天,会赶不上这个潮流,并且成为其中的一份子的。所以这一周来,情绪有点低落,对可能被影响到的员工,也对于自己的未来

在IT这个领域,落后一代的技术,很多时候还能够靠上一代的技能来弥补。然后一旦落后了两代,那么很容易的显示出技术上的差距了。四十岁以后,我自己的感觉就是,学的任何新东西,都自觉不自觉的/不得不联系到以前的知识和经验,在以前打造好的坐标上,增加外延,而无法再建立起新的坐标,适应新技术的发展和更好的扩展性了。比如新的data lake / cloud solution,以往的坐标以database / infrastructure为主,对于新的解决方案,看到的也只是新的能对比原本坐标所带来的好处和优势。相对于原生的,从新的解决方案开始接触的人来说,是更加能理解这个新的解决方案的扩展和未来的发展的,也更能够顺应新的潮流和有着更好的理解。于是,我们这代人,就开始慢慢的跟不上节奏了,或者在可预见的未来,跟不上节奏了

发表于 2021-9-19 16:23 |显示全部楼层
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本帖最后由 xjyoyo 于 2021-9-19 15:37 编辑
hxsh2000 发表于 2021-9-17 17:14
是的,开发人员去做全栈,DevOps,SRE那些工资更高并且更具挑战性的工作了。这一方面的工作,入门的技术 ...


恭喜楼主找到理想的工作!也很收益楼主这一历程的分享,虽然我今天才打开详细开始阅读。也许是因为最近进入了中年职业发展迷惘期吧。四十来岁的中年,转行还是希望不能可以利用上已经积累的一些经验技能,到一个有发展前景但是又可以做到退休的行业,呵呵,可能要求太多了。 国内本科计算机专业毕业,在国内软件公司做了3年软件开发测试;来澳洲后因为不喜欢编程代码,学了会计最近8年都是小事务所会计。现在想转一个薪资高一些有前景,也能用上以前经验的行业。但是看了哪一行的职位都要相关经验。总之是要不断学习呀!
签名不可外链

发表于 2021-9-20 17:32 |显示全部楼层
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xjyoyo 发表于 2021-9-19 15:23
恭喜楼主找到理想的工作!也很收益楼主这一历程的分享,虽然我今天才打开详细开始阅读。也许是因为最近进 ...

你在小事务所做的是哪一块啊:审计,税务,会计?客户都是哪个行业的?你的喜好和优劣势是什么?计算机加会计的优势挺大的啊。
有前景又能持续好个几十年,除非是垄断半垄断的行业,要不有前景意味着更多人想进去,如果不是行业,技术,业务门槛高,很难维持那么多年的好光景。
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发表于 2021-9-20 21:49 |显示全部楼层
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澳洲的职场,在工作中结交上司同事,工作后聊天networking,很多时候都需要有很多可以聊的,增进相互的了解,又能促进工作中相互合作。很多人觉得话题难找,人们聊的东西没有涉及到或者不懂,没有兴趣或者参与不进去。其实这种聊天和话题的积累,甚至生活方式和涉猎,对于我们不是这个文化或者从小在这种环境中长大的,有时候很难。而这些了解,和注重工作本身或技术能力的积累,都需要长年累月的实践,慢慢的强化。就看大家到底选择哪一条路而已,积累这些还是积累技术能力。

我自己在business, finance / commercial, IT都待过,感觉聊天的范畴和话题都大不同。到现在为止,也只能比较熟悉IT, Finance / Commercial部门的话题,甚至经常性的我都能引导话题,甚至从中得到一定的reputation。而business and operations,也就在话题开始时,多聊聊参与一下而已。

IT team,大多数时候都是techie组成的,话题也自然而然i的偏技术类。记得很久以前的一次次team lunch,大家都掏出新出的手机,围绕着聊着新出来的应用和新的游戏,然后互相分享。或者聊着聊着就会谈到gardening,farming,家里的装修,不是做了个什么自动化的小零件,就是新搭了个棚子。还有的就是体育运动,IT team的参与性貌似更强,同时聊soccer也更多些。另外,IT team很多时候员工来自于各个国家,包容性也比较强一些,对于各种文化的分享或者包容也相对好一些。相对于其他业务部门,IT team的相处和找话题聊还是比较容易的

Finance / Commercial,大多数时候女生多于男生,在福利比较好的大公司里,生活方式都比较小资和讲究,话题涉及更多的也是生活品质,吃喝玩乐,孩子教育,健康运动减肥等方面。管理层注重读书并且交流心得体会,增进了解和合作。年轻的很多就是健身,美食,旅游,比如新开了某个饭店非常好,哪个酒吧最近很火,哪里有新的好玩的,娃子比较小的除了和年轻的聊聊回忆过去和有时候加入进去,很多时候会聊聊娃子私校,教育等问题。这些话题用心积累,多多参与,还是可以成为其中的一份子,大家聊大家happy

Business team,这里指的很多时候是传统的sales, warehouse, operations。这些部门对于科技移民来说,比较难应用到大学里面的东西,学位价值比较难体现,也使得平均收入相对没那么高。这里关系比较稳定,经常性的还看到很多子承父业,或者亲戚介绍或者左邻右舍的同事们。于是这里话题常常涉及家长里短,互相认识的时候聊很多长久以前的历史,小时候的周边区域还有有趣的事情,这些很难参与进去,因为很多算比较周边的地区了。还好这些同事都比较喜欢footy,毕竟算墨尔本的传统周末家庭活动。还有这边各种的clubs,比如哪些网球俱乐部或者footy俱乐部,里面怎么了,谁的亲戚离开这些俱乐部,去了另外的地方了之类的。

很多时候,在不同的部门,对于找共同话题和融入聊天的要求和环境是大不同的。大家互相理解,相互鼓励包容吧。

发表于 2021-9-20 22:03 |显示全部楼层
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在finance / commercial等女孩子多,讲究并且过得比较精致点的地方,美食那是肯定绕不过去的话题,老少皆宜。

美食分fine dining,有特色,好吃等方面。各方面最好都有点涉猎,如果能够做到如数家珍,建立这块的thought leader的话,那么很多同事都会主动来聊这个话题甚至请教的。

墨尔本的美食--Fine dining
《说说墨尔本的名餐厅》:http://www.oursteps.com.au/bbs/f ... ead&tid=1675676

发表于 2021-9-21 09:33 |显示全部楼层
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过去的三十天,坚持了连续每天都看一些,学习一点新知识。四十个小时的总时间,平均每天一个半小时以上。这是一月开始以来最长的连续时间了

一半时间看了Udemy《Implementing an Azure Data Solution》
接着完成了edx《Empathy and Emotional Intelligence at Work》,拿到了certificate
还有尽量多看点Udacity《Predictive Analytics for Business NanoDegree》,九月底三个月要到期了,也不打算续。这部分提供了Problem Solving with Analytics Framework & Process,还有Data Wrangling的部分

发表于 2021-9-21 09:38 |显示全部楼层
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yzh1999 发表于 2021-9-17 21:10
统计学

这位兄弟最近还好哇

发表于 2021-9-21 09:47 |显示全部楼层
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hxsh2000 发表于 2021-9-21 08:38
这位兄弟最近还好哇

还不错。追你的帖受到激励,但是选错方向走火入魔学了一堆奇怪的知识
新工作还好,施得开拳脚不?

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hxsh2000 + 2 偶对你的景仰如滔滔江水

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发表于 2021-9-21 09:56 |显示全部楼层
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yzh1999 发表于 2021-9-21 08:47
还不错。追你的帖受到激励,但是选错方向走火入魔学了一堆奇怪的知识
新工作还好,施得开拳脚不? ...

挺好的啊,我也很喜欢去弄一些旁门左道的知识,能用上简直就是competitive advantage,不行也能当lesson learned和同事交流交流。祝一切都好哈

我忙着招人,先把整个团队的基本框架搭起来。然后参加各个会议混混脸熟和先把关系搭上。

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yzh1999 + 5 你太有才了

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发表于 2021-9-21 10:15 |显示全部楼层
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hxsh2000 发表于 2021-9-21 08:56
挺好的啊,我也很喜欢去弄一些旁门左道的知识,能用上简直就是competitive advantage,不行也能当lesson  ...

这个时间点招人组团队不太容易

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hxsh2000 + 3 我很赞同

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发表于 2021-9-21 10:22 来自手机 |显示全部楼层
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Mark

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发表于 2021-9-21 10:28 来自手机 |显示全部楼层
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yzh1999 发表于 2021-9-21 09:15
这个时间点招人组团队不太容易

楼主招不招我 我只会用matlab, R, C

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