數據人員的頂級資源

編者按：本文最初發表於 2020 年 3 月 15 日的 Iteratively 博客。

作為經常處理數據的人，在需要時找到合適的資源以供參考是一項挑戰。 ‍

（相信我：谷歌搜索得到的結果中零的數量多得我數不過來。）為了解決這個問題，我們創建了一個內部文檔，其中包含數據人員通常參考的每種資源中最好的五種。 現在我們決定公開它，以造福於每個人。

話不多說，一起來看看吧。

時事通訊

dbt Labs 的分析工程綜述

如果您喜歡在閒暇時間閱讀，《分析工程綜述》非常適合您。 它由 dbt Labs 的 Tristan Handy 編譯，​​後者是廣受歡迎的開源工具 dbt 的創建者。 最好的部分是它們包括四到五篇最佳讀物以及每篇文章的簡單摘要。

按模式分派的分析

如果您還不知道，Mode 是一個數據科學平台，它將 SQL 編輯器、Python 筆記本和 R 結合在一起，您可以在其中執行數據可視化、創建圖表和儀表板，然後通過單擊共享您的分析。 他們寫了一篇很棒的時事通訊，其中包含一些最好的分析和數據科學文章。

數據靈丹妙藥

Data Elixir 是市場上分享有關機器學習、數據可視化、分析和策略的最佳文章的頂級時事通訊之一。 它是每週二發布的每週時事通訊，擁有 30,000 多名訂閱者。

數據科學周刊

作為數據人員中最受歡迎的時事通訊之一，該時事通訊始於 2013 年，迄今已發行 361 期。 它從編輯精選部分開始，然後迅速移動到列出一堆數據科學文章和視頻。 最重要的是，它還包括一個職位空缺、教程和書籍部分。 每週四出，DSW值得你關注。

KD掘金

這份屢獲殊榮的時事通訊是最著名的時事通訊之一，涵蓋的主題包括機器學習、數據科學、數據挖掘、大數據和分析。 這絕對值得你花時間！

圖書

用數據講故事

講故事並不新鮮。 這是營銷品牌的王牌策略之一。 但是用數據講故事？ 這並不常見。 Cole Nussbaumer Knaflic 的這本書清楚地說明了講故事的力量以及如何圍繞數據組織故事。 這本書有無數真實的例子，很有衝擊力。

精益分析

請任何初創公司的創始人推荐一本關於分析的書。 十分之七，他們會推薦 Alistair Croll 和 Benjamin Yoskovitz 的“精益分析”。 這本書基本上教你專注於重要的一個指標，這使你能夠縮小你的注意力並努力向前。 如果您想了解如何使用數據將您的想法轉化為 PMF，這本書適合您。

如何測量任何東西

所有企業都面臨風險和不確定性。 很大一部分原因是因為並非所有事情都是可衡量的。 道格拉斯·W·哈伯德 (Douglas W. Hubbard) 的這本書試圖挑戰這一點。 通過出色的示例，本書為您提供了實質性的步驟，以幫助您衡量業​​務中無法衡量的事物。

數據裂變

你知道你是誰（在線）嗎？ 這本書的標語字面上是，“我們的在線生活告訴我們關於離線自我的內容。” Datacylsm 是世界上最大的約會網站 OkCupid 的創始人之一克里斯蒂安·魯德 (Christian Rudder) 的精彩讀物，它深入探討了人類行為科學以及如何使用數據來加速人類行為。

裸體統計

睡過 Stats 101？ 不用擔心。 查爾斯·惠蘭 (Charles Wheelan) 也是《赤裸經濟學》(Naked Economics) 的作者，他剝離了秘密和技術細節，純粹關注驅動統計分析的主要直覺。

衡量重要的事情

雖然它與數據分析沒有直接關係，但對於 PM 和創始人來說仍然是一本不錯的讀物。 目標和關鍵結果 (OKR) 是一個目標設定係統，其中目標定義了我們要實現的目標，關鍵結果是如何在設定的時間範圍內通過具體的、可衡量的行動來實現這些最優先的目標。 為使 OKR 取得成功，團隊需要能夠信任他們正在捕獲的數據。 通過波諾和比爾蓋茨的深入案例研究，這本書揭示了 OKR 如何幫助確保增長，尤其是在初創企業中。

培訓班

Codecademy 的數據科學課程

Codecademy 因其技術課程而廣為人知。 然而，他們的數據科學部分也是那些了解它的粉絲的最愛。 從成熟的數據科學學習路徑到高級 Python 和數據分析的短期課程，範圍是無止境的。

Udacity 數據科學學院

Udacity 因其納米學位而特別受歡迎，是該領域的主要參與者。 他們的數據科學課程受到數據處理人員的推崇和不斷傳播。 他們幫助無數個人和組織通過最先進的工具和流程以正確的方式學習和實施數據。

數據營

Datacamp 在市場上還很新，但我們喜歡他們課程的簡單性。 他們有兩個獨立的軌道（以技能為中心和以職業為中心），供那些想花時間參加長期課程的人使用。 此外，課程的多樣性也值得一提。

數據驅動決策

借助數據，決策總是更加精確和加速。 本課程概述數據為何重要、如何使用大數據、數據分析框架以及所有必要的工具。 這是由著名審計和諮詢公司 PwC 創建的 Coursera 課程。

數據科學基礎

這門數據科學課程的方法有點不同。 該課程採用純粹從業者的觀點，您可以在其中了解數據科學整個生命週期中的數據編譯、準備和建模等主題。 這是一門基礎課程，最適合剛入門的人或想要了解數據科學基礎知識的人。

社區

衡量聊天鬆弛

Measure Chat 是 100% 價值驅動的社區之一。 全球最優秀和最聰明的分析人士聚集在這裡討論與數據有關的一切。 數據人員必須加入！

局部樂觀

Locally Optimistic 是一個由有抱負和經驗豐富的從業者組成的非正式團體，您可以在其中分享您在處理數據方面的想法和經驗。 他們還運營著一個與數據組織相關的博客。

分析維迪亞

Analytics Vidhya 提供了一個以社區為中心的知識門戶。 您可以參加課程，從他們的博客中學習並與其他成員討論重要的事情。 他們的討論社區在數據分析專業人士中非常有名。 從分析職業到最新的工具和方法，您會找到您正在尋找的任何討論話題。

數據科學 Subreddit

Reddit 是您真正可以找到所需信息的地方之一。 r/datascience擁有超過 20 萬名成員，是社交媒體平台上最受歡迎和最活躍的子版塊之一。 在“數據”方面需要幫助嗎？ 只需發布一個帖子，您就會立即得到答案！

Kaggle新手

Kaggle 是谷歌運營的一個在線平台，數據科學家、機器學習工程師和來自類似行業的人們在這里相互競爭以解決數據科學問題。 他們還運營著一個一流的 slack 社區，您可以在其中結識來自全球各地的頂尖數據科學家。

數據世界社區

data.world 是一種產品，可在直觀的用戶體驗中對所有業務數據、元數據和分析進行統一和分類，以幫助技術人員和非技術人員使用他們喜歡的工具進行協作。 他們還運營著自己的社交媒體社區，數據愛好者可以在其中找到並分享有趣的數據，與志同道合的人聯繫，並協作更快地解決問題。

各種各樣的

實踐分析博客

Practico Analytics 的創始人兼負責人 Ruben Ugarte 幫助頂級公司使用數據做出更高質量的決策，以降低收購成本、節省數十萬美元並回收浪費的時間。 他還經營著這個很棒的博客，他在其中談論數據分析框架、工具和其他相關內容。

振幅掌握保留劇本

如今，許多產品公司都專注於漏斗頂部或獲得新註冊。 然而，僅將客戶保留率提高 5% 就可以使公司的收入增加 25-95%。 Amplitude 的指南幫助專業人士理解和實施保留策略。

好了，到此結束。 當我們發現自己處於某個位置或人們向我們尋求建議時，這正是我們所指的。 再一次，這不是一個詳盡的資源。

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