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[统计--就业] [分享]datacamp学习体验和聊聊DA工作感受

|只看干货
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基本情况:题主约莫是在19年中购买了datacamp一年会员,打折价格我记得是199刀。当时主要是考虑未来打算从事有关DA方面相关工作,且刚拿到offer假期闲来无事,刷到地里相关帖子就吃了安利。学习情况:
在datacamp学习的时候,题主自身习惯写两遍笔记,第一遍基本就是一边听课一边拍一拍课件,第二遍手抄知识点重新整理,后续复习知识通常使用第二遍总结后得到的笔记。事后发现,基本用处不大,刷SQL和pandas题还是主旋律,后续不清楚的知识用datacamp课件中的cheat sheet查一查就好。

个人感觉datacamp使用下来的一些缺点或是槽点:
1. 不同的课程其中的教学内容有重复。track中的一些课程设置在学起来的时候会有拖沓感。
2. 课后practice中的题目数量太有限,个人感觉没有很好满足大量做题练习的需求(不知道现在有没有好些)。
3. 学的时候感觉内容很实用,等到实际工作中才发现好像也没有那么实用。. check 1point3acres for more.
4. 关于DA和SQL相关的projects个人觉得挑战性不高。虽然制作精细,但自己做了3,4个projects感觉还是不如刷题又快又好。

个人感觉得datacamp的一些优点:
1. 课程设置的难度梯度友好,上手很快,字幕齐全。实操和上课同时进行,实操做题也有即时的正向反馈(虽然不知道奖励的xp有啥用)。
2. 大多数课程的讲解都足够通俗易懂。比如,题主出于感兴趣也学了一些datacamp里的ML课程,个人觉得它们对各种基础概念(例如:bp算法,什么是optimizer,什么是loss函数之类)讲解还是比较很清楚透彻的。

谈谈datacamp和我的DA实习。
个人经验总结:如果有意想找DA方向的实习,datacamp上的SQL fundamental track 加大量刷题足够了。总体来说datacamp能很好帮助你快速了解一个完全陌生的技术。
题主由于疫情鸽了一年,索性就在国内先找了实习。
1. 第一份实习是算法相关,datacamp上关于机器学习框架的课程有帮助到我快速入门机器学习框架,确实有用。但后续还是靠读论文,读文档结合实际操作才能基本搞定工作。
2. 第二份DA实习,干的时间也比较长,大概9个月。这个datacamp确实帮了大忙。面试的内容主要就是手写各种SQL query。坦白说其实学完SQL的一些基本语法,然后疯狂刷题刷题就完事儿了。至于其他什么学到的写trigger, stored procedure和function,面试和工作中几乎就没用到。-baidu 1point3acres
DA的实习是彻底让我SQL写麻了。每天工作就是对接客户需求,写SQL,做表。然后时不时客户的看板来个bug,改。还有一些杂活,比如公司产品重构,数据库也跟着改,需要用另一个数据库重写一些SQL。到此,技术基本到头。干了三个月的时候,感觉自己做的工作和工作量跟全职几乎无异,跟hr提了一次涨薪也爽快答应了。
DA实习结束后思考了比较久,最强烈的感觉是自己的这份DA实习更像是BI开发。几乎不涉及什么分析... 所谓用到的技术实在有限。后续的职业发展更看重对业务的理解,如何更好地对接客户地数据需求等等。
最近也快开学了,目前的目标也比较明确:转码。试一试总归也没有坏处,如果SDE干起来感觉不适合,再想想怎么找到新的出路。

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