データ関係者向けのトップ リソース

編集者注: この記事は、もともと 2020 年 3 月 15 日に Iteratively ブログで公開されたものです。

常にデータを扱う人々として、必要なときに参照できる適切なリソースを見つけることは困難です。 ‍

(信じてください。Google 検索では、数え切れないほど多くのゼロを含む結果が得られます。) これを解決するために、データ関係者が一般的に参照するすべての種類のリソースのベスト 5 を含む内部ドキュメントを作成しました。 今、私たちは皆の利益のためにそれを公表することに決めました.

早速ですが、見ていきましょう。

ニュースレター

dbt Labs による分析エンジニアリング ラウンドアップ

暇なときに読むのが好きなら、The Analytics Engineering Roundup が最適です。 これは、非常に人気のあるオープン ソース ツール dbt の作成者である dbt Labs の Tristan Handy によってコンパイルされています。 最良の部分は、各記事の簡単な要約とともに、最高の読み物が4〜5つ含まれていることです.

モード別のアナリティクス ディスパッチ

Mode は、SQL エディター、Python ノートブック、および R を組み合わせたデータ サイエンス プラットフォームであり、データの視覚化を実行し、グラフとダッシュボードを作成して、クリック 1 つで分析を共有できます。 彼らは、最高の分析とデータ サイエンスの記事を掲載した素晴らしいニュースレターを書いています。

データエリクサー

Data Elixir は、機械学習、データの視覚化、分析、および戦略に関する最高の記事を共有する市場でトップのニュースレターの 1 つです。 毎週火曜日に配信される週刊ニュースレターで、購読者は 30,000 人以上です。

データサイエンスウィークリー

データ愛好家の間で最も人気のあるニュースレターの 1 つであるこのニュースレターは、2013 年に開始され、現在までに 361 号を発行しています。 Editor Picksセクションから始まり、データ サイエンスの記事やビデオのリストにすぐに移動します。 それに加えて、求人、チュートリアル、書籍のセクションも含まれています。 毎週木曜日に送信される DSW は注目に値します。

KDナゲット

この受賞歴のあるニュースレターは、機械学習、データ サイエンス、データ マイニング、ビッグ データ、分析などのトピックを扱う最も有名なニュースレターの 1 つです。 それは間違いなくあなたの時間の価値があります!

書籍

データによるストーリーテリング

ストーリーテリングは新しいものではありません。 これは、ブランドを売り込むためのエース戦略の 1 つです。 しかし、データを使ったストーリーテリング? 珍しいです。 Cole Nussbaumer Knaflic によるこの本は、ストーリーテリングの力と、データに基づいてストーリーを構成する方法を明確に示しています。 無数の現実世界の例で、この本はパンチを詰め込みます.

リーン分析

スタートアップの創業者に分析に関する本を推薦してもらいます。 10 回中 7 回は、Alistair Croll と Benjamin Yoskovitz による「リーン分析」を推奨しています。 この本は基本的に、重要な1 つの指標に集中することを教えてくれます。これにより、焦点を絞り込み、前進することができます。 データを使用してアイデアを PMF に提出する方法を理解したい場合は、この本が最適です。

何でも測定する方法

すべてのビジネスはリスクと不確実性に直面しています。 その理由の大部分は、すべてが測定可能ではないという事実によるものです。 Douglas W. Hubbard によるこの本は、それに挑戦しようとしています。 優れた例とともに、この本は、ビジネスにおける計り知れないものを測定するのに役立つ実質的なステップを提供します。

データクリズム

あなたはあなたが誰であるか知っていますか（オンライン）？ この本のキャッチフレーズは文字通り、「オンラインの生活がオフラインの自分について教えてくれること」です。 世界最大の出会い系サイト OkCupid の創設者である Christian Rudder による楽しい読み物である Datacylsm は、人間の行動の科学と、それを加速するためにデータがどのように使用されるかについて深く掘り下げています。

裸の統計

Stats 101 で寝た？ 心配ない。 Naked Economics の著者でもある Charles Wheelan は、秘密の技術的詳細を取り除き、統計分析を推進する主要な直感に純粋に焦点を当てています。

重要なものを測定する

データ分析とは直接関係ありませんが、PM や創業者にとっては良い読み物です。 Objectives and Key Results (OKR) は目標設定システムであり、目標は私たちが達成しようとしていることを定義し、重要な結果は、設定された時間枠内で特定の測定可能な行動によってそれらの最優先目標をどのように達成するかです。 OKR を成功させるには、チームが取得しているデータを信頼できる必要があります。 この本では、Bono と Bill Gates による詳細なケース スタディを使用して、OKR が、特にスタートアップ企業の成長を確保するのにどのように役立つかを明らかにしています。

コース

Codecademy によるデータ サイエンス コース

Codecademy は、技術コースで広く知られています。 ただし、彼らのデータサイエンスセクションは、それを認識している人々の間でもファンのお気に入りです. 本格的なデータ サイエンスの学習パスから、高度な Python とデータ分析に関する短期コースまで、その範囲は無限大です。

Udacity によるデータ サイエンス学部

ナノ度で特に人気のある Udacity は、この分野の主要なプレーヤーです。 彼らのデータ サイエンス コースは、データを扱う人々によって尊敬され、常に伝道されています。 彼らは、数え切れないほどの個人や組織が、最先端のツールとプロセスを通じて正しい方法でデータを学び、実装するのを支援してきました。

データキャンプ

Datacamp は市場に出たばかりですが、コースのシンプルさが気に入っています。 長期コースに時間を費やしたい人向けに、2 つの個別のトラック (スキル重視とキャリア重視) があります。 また、コースの豊富さも特筆すべき点です。

データ主導の意思決定

意思決定は、データによって常により正確になり、加速されます。 このコースでは、データが重要な理由、ビッグ データの使用方法、データ分析のフレームワーク、および必要なすべてのツールの概要を説明します。 これは、有名な監査およびコンサルティング会社である PwC によって作成された Coursera コースです。

データ サイエンスの基礎

このデータ サイエンス コースは、アプローチが少し異なります。 このコースでは、データ サイエンスのライフサイクル全体を通して、データのコンパイル、準備、モデリングなどのトピックについて学習する、純粋に実践者の視点を取ります。 これは基本的なコースであり、データ サイエンスを始めたばかりの人や、データ サイエンスの基礎を理解したい人に最適です。

コミュニティ

チャットのスラックを測定する

Measure Chat は、100% 価値志向のコミュニティの 1 つです。 世界中の最も優秀な分析頭脳がここに集まり、データに関連するあらゆることについて議論します。 データ関係者は必見です。

局所的に楽観的

Locally Optimistic は、データを扱う上での考えや経験を共有できる、意欲的な実務家とベテランの実務家の非公式グループです。 また、データ編成に関するブログも運営しています。

アナリティクス ヴィディヤ

Analytics Vidhya は、コミュニティを中心としたナレッジ ポータルを提供します。 コースを受講したり、ブログから学んだり、仲間のメンバーと重要なことについて話し合ったりできます。 彼らのディスカッション コミュニティは、データ分析の専門家の間で非常に有名です。 分析のキャリアから最新のツールや方法論まで、お探しのディスカッション スレッドが見つかります。

データ サイエンス サブレディット

Reddit は、探している情報を文字通り見つけられる場所の 1 つです。 20 万人以上のメンバーを抱える r/datascienceは、ソーシャル メディア プラットフォーム全体で最も人気があり、アクティブな subreddit の 1 つです。 「データ」に関するヘルプが必要ですか? 投稿をドロップするだけで、すぐに答えが得られます!

カグル初心者

Kaggle は、Google が運営するオンライン プラットフォームであり、データ サイエンティスト、ML エンジニア、および同様の専門職の人々が互いに競争してデータ サイエンスの問題を解決します。 また、世界中のトップ データ サイエンティストと出会える優れた slack コミュニティも運営しています。

data.world コミュニティ

data.world は、ビジネスのすべてのデータ、メタデータ、および分析を直感的なユーザー エクスペリエンス内で統合して分類し、技術者と非技術者が好みのツールを使用して共同作業できるようにする製品です。 また、データ愛好家が興味深いデータを見つけて共有し、志を同じくする人々とつながり、協力して問題をより迅速に解決できる独自のソーシャル メディア コミュニティも運営しています。

その他

プラクティコ アナリティクス ブログ

Practico Analytics の創設者兼プリンシパルである Ruben Ugarte は、トップ企業がデータを使用してより質の高い意思決定を行い、取得コストを削減し、数十万ドルを節約し、無駄な時間を取り戻すのを支援しています。 彼はまた、この素晴らしいブログを運営しており、データ分析フレームワーク、ツール、およびその他の関連事項について語っています。

Amplitude によるマスタリング リテンション プレイブック

今日、多くの製品会社は、目標到達プロセスの最上位または新規登録の獲得に焦点を当てています。 ただし、顧客維持率が 5% 向上するだけで、会社の収益が 25 ～ 95% 増加する可能性があります。 Amplitude のガイドは、専門家が保持戦略を理解し、実行するのに役立ちます。

では、以上で終わります。 これはまさに、ある場所にいることに気付いたときや、人々からおすすめを尋ねられたときに参照するものです。 繰り返しますが、これは網羅的なリソースではありません。

私たちは何かを逃したと思いますか？ Amplitude コミュニティに参加して、お知らせください。