数据人员的顶级资源

编者按：本文最初发表于 2020 年 3 月 15 日的 Iteratively 博客。

作为经常处理数据的人，在需要时找到合适的资源以供参考是一项挑战。 ‍

（相信我：谷歌搜索得到的结果中零的数量多得我数不过来。）为了解决这个问题，我们创建了一个内部文档，其中包含数据人员通常参考的每种资源中最好的五种。 现在我们决定公开它，以造福于每个人。

话不多说，一起来看看吧。

时事通讯

dbt Labs 的分析工程综述

如果您喜欢在闲暇时间阅读，《分析工程综述》非常适合您。 它由 dbt Labs 的 Tristan Handy 编译，后者是广受欢迎的开源工具 dbt 的创建者。 最好的部分是它们包括四到五篇最佳读物以及每篇文章的简单摘要。

按模式分派的分析

如果您还不知道，Mode 是一个数据科学平台，它将 SQL 编辑器、Python 笔记本和 R 结合在一起，您可以在其中执行数据可视化、创建图表和仪表板，然后通过单击共享您的分析。 他们写了一篇很棒的时事通讯，其中包含一些最好的分析和数据科学文章。

数据灵丹妙药

Data Elixir 是市场上分享有关机器学习、数据可视化、分析和策略的最佳文章的顶级时事通讯之一。 它是每周二发布的每周时事通讯，拥有 30,000 多名订阅者。

数据科学周刊

作为数据人员中最受欢迎的时事通讯之一，该时事通讯始于 2013 年，迄今已发行 361 期。 它从编辑精选部分开始，然后迅速移动到列出一堆数据科学文章和视频。 最重要的是，它还包括一个职位空缺、教程和书籍部分。 每周四出，DSW值得你关注。

KD掘金

这份屡获殊荣的时事通讯是最著名的时事通讯之一，涵盖的主题包括机器学习、数据科学、数据挖掘、大数据和分析。 这绝对值得你花时间！

图书

用数据讲故事

讲故事并不新鲜。 这是营销品牌的王牌策略之一。 但是用数据讲故事？ 这并不常见。 Cole Nussbaumer Knaflic 的这本书清楚地说明了讲故事的力量以及如何围绕数据组织故事。 这本书有无数真实的例子，很有冲击力。

精益分析

请任何初创公司的创始人推荐一本关于分析的书。 十分之七，他们会推荐 Alistair Croll 和 Benjamin Yoskovitz 的“精益分析”。 这本书基本上教你专注于重要的一个指标，这使你能够缩小你的注意力并努力向前。 如果您想了解如何使用数据将您的想法转化为 PMF，这本书适合您。

如何测量任何东西

所有企业都面临风险和不确定性。 很大一部分原因是因为并非所有事情都是可衡量的。 道格拉斯·W·哈伯德 (Douglas W. Hubbard) 的这本书试图挑战这一点。 通过出色的示例，本书为您提供了实质性的步骤，以帮助您衡量业务中无法衡量的事物。

数据裂变

你知道你是谁（在线）吗？ 这本书的标语字面上是，“我们的在线生活告诉我们关于离线自我的内容。” Datacylsm 是世界上最大的约会网站 OkCupid 的创始人之一克里斯蒂安·鲁德 (Christian Rudder) 的精彩读物，它深入探讨了人类行为科学以及如何使用数据来加速人类行为。

裸体统计

睡过 Stats 101？ 不用担心。 查尔斯·惠兰 (Charles Wheelan) 也是《赤裸经济学》(Naked Economics) 的作者，他剥离了秘密和技术细节，纯粹关注驱动统计分析的主要直觉。

衡量重要的事情

虽然它与数据分析没有直接关系，但对于 PM 和创始人来说仍然是一本不错的读物。 目标和关键结果 (OKR) 是一个目标设定系统，其中目标定义了我们要实现的目标，关键结果是如何在设定的时间范围内通过具体的、可衡量的行动来实现这些最优先的目标。 为使 OKR 取得成功，团队需要能够信任他们正在捕获的数据。 通过波诺和比尔盖茨的深入案例研究，这本书揭示了 OKR 如何帮助确保增长，尤其是在初创企业中。

培训班

Codecademy 的数据科学课程

Codecademy 因其技术课程而广为人知。 然而，他们的数据科学部分也是那些了解它的粉丝的最爱。 从成熟的数据科学学习路径到高级 Python 和数据分析的短期课程，范围是无止境的。

Udacity 数据科学学院

Udacity 因其纳米学位而特别受欢迎，是该领域的主要参与者。 他们的数据科学课程受到数据处理人员的推崇和不断传播。 他们帮助无数个人和组织通过最先进的工具和流程以正确的方式学习和实施数据。

数据营

Datacamp 在市场上还很新，但我们喜欢他们课程的简单性。 他们有两个独立的轨道（以技能为中心和以职业为中心），供那些想花时间参加长期课程的人使用。 此外，课程的多样性也值得一提。

数据驱动决策

借助数据，决策总是更加精确和加速。 本课程概述数据为何重要、如何使用大数据、数据分析框架以及所有必要的工具。 这是由著名审计和咨询公司 PwC 创建的 Coursera 课程。

数据科学基础

这门数据科学课程的方法有点不同。 该课程采用纯粹从业者的观点，您可以在其中了解数据科学整个生命周期中的数据编译、准备和建模等主题。 这是一门基础课程，最适合刚入门的人或想要了解数据科学基础知识的人。

社区

衡量聊天松弛

Measure Chat 是 100% 价值驱动的社区之一。 全球最优秀和最聪明的分析人士聚集在这里讨论与数据有关的一切。 数据人员必须加入！

局部乐观

Locally Optimistic 是一个由有抱负和经验丰富的从业者组成的非正式团体，您可以在其中分享您在处理数据方面的想法和经验。 他们还运营着一个与数据组织相关的博客。

分析维迪亚

Analytics Vidhya 提供了一个以社区为中心的知识门户。 您可以参加课程，从他们的博客中学习并与其他成员讨论重要的事情。 他们的讨论社区在数据分析专业人士中非常有名。 从分析职业到最新的工具和方法，您会找到您正在寻找的任何讨论话题。

数据科学 Subreddit

Reddit 是您真正可以找到所需信息的地方之一。 r/datascience拥有超过 20 万名成员，是社交媒体平台上最受欢迎和最活跃的子版块之一。 在“数据”方面需要帮助吗？ 只需发布一个帖子，您就会立即得到答案！

Kaggle新手

Kaggle 是谷歌运营的一个在线平台，数据科学家、机器学习工程师和来自类似行业的人们在这里相互竞争以解决数据科学问题。 他们还运营着一个一流的 slack 社区，您可以在其中结识来自全球各地的顶尖数据科学家。

数据世界社区

data.world 是一种产品，可在直观的用户体验中对所有业务数据、元数据和分析进行统一和分类，以帮助技术人员和非技术人员使用他们喜欢的工具进行协作。 他们还运营着自己的社交媒体社区，数据爱好者可以在其中找到并分享有趣的数据，与志同道合的人联系，并协作更快地解决问题。

各种各样的

实践分析博客

Practico Analytics 的创始人兼负责人 Ruben Ugarte 帮助顶级公司使用数据做出更高质量的决策，以降低收购成本、节省数十万美元并回收浪费的时间。 他还经营着这个很棒的博客，他在其中谈论数据分析框架、工具和其他相关内容。

振幅掌握保留剧本

如今，许多产品公司都专注于漏斗顶部或获得新注册。 然而，仅将客户保留率提高 5% 就可以使公司的收入增加 25-95%。 Amplitude 的指南帮助专业人士理解和实施保留策略。

好了，到此结束。 当我们发现自己处于某个位置或人们向我们寻求建议时，这正是我们所指的。 再一次，这不是一个详尽的资源。

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