离毕业还有两个月, 拿到OFFER

[Mimi2007]

非常感谢。听了您的分析我决定不再找DBA的工作；数据分析看来是更好的选择。之前一直想找DBA的工作是因为这个职位薪水比较高，呵呵。

是

 

[lobster]

mark

 

[marsperson]

您分析的很精辟，非常感谢。 Edx 是Edx.org
吗？还有Coursera上的课程是大学的远程课程吗？

您现在也在做数据分析吗？

Coursera 上面很多好课，也有不少垃圾，最好去果壳moac看推荐，每门课都要大量时间考试和做练习
个人推荐coursera创建人，斯坦福教授，百度首席科学家Andrew Ng的 machine learning，
我得了100分，属于top 1%，之后自动收到百度的data scientist职位面试邀请。

我目前上过以下几门

 

[Mimi2007]

您也太牛了！Data Scientist 是我标！Data Scientist 这个职位一般都是10几万年薪起啊！

非常感谢您建议的课程，非常有用！

Coursera 上面很多好课，也有不少垃圾，最好去果壳moac看推荐，每门课都要大量时间考试和做练习
个人推荐coursera创建人，斯坦福教授，百度首席科学家Andrew Ng的 machine learning，
我得了100分，属于top 1%，之后自动收到百度的data scientist职位面试邀请。

我目前上过以下几门
浏览附件420358

 

[chris_cc]

Ng的我也完成了，握手！

UW的Machine Learning是个好课，用的是号称可以和Spark在分布式机器学习市场上一决雌雄的Graphlab Create，创始人Pablo亲自上阵。Graphlab Create我用过，内存效率很高，自带的GBDT其实就是近来横扫Kaggle的Xgboost的作者Tianqi Chen（他也是UW的）为Graphlab重新开发的Xgboost，性能远胜Radom Forest，Gradiant Boost，SVM。。。。

Edx的Spark课程去年开过一次，大受追捧。 我印象中是好几万注册。。。。今年在原基础上扩展到了四门课，非常值得关注。

Coursera 上面很多好课，也有不少垃圾，最好去果壳moac看推荐，每门课都要大量时间考试和做练习
个人推荐coursera创建人，斯坦福教授，百度首席科学家Andrew Ng的 machine learning，
我得了100分，属于top 1%，之后自动收到百度的data scientist职位面试邀请。

我目前上过以下几门
浏览附件420358

 

[chris_cc]

Coursera上的机器学习原来还有两门神课，Stanford的大规模数据挖掘和台大的机器学习基石，可惜据说今年都停了。尤其是后者，据上过的朋友说虽然名字叫做“基石”，但比Ng的课深太多了，他作为美国名校统计博士都被虐得不行

 

[Mimi2007]

我晕，都是牛人。家园还真是苍龙卧虎啊！谁说华人找专业工作难来着，这不都是大拿嘛！弱弱的问一句，你们工作多少年达到这层次的？不会毕业没到5年就这成就了吧？

Ng的我也完成了，握手！

UW的Machine Learning是个好课，用的是号称可以和Spark在分布式机器学习市场上一决雌雄的Graphlab Create，创始人Pablo亲自上阵。Graphlab Create我用过，内存效率很高，自带的GBDT其实就是近来横扫Kaggle的Xgboost的作者Tianqi Chen为Graphlab重新开发的Xgboost，性能远胜Radom Forest，Gradiant Boost，SVM。。。。

Edx的Spark课程去年开过一次，大受追捧。 我印象中是好几万注册。。。。今年在原基础上扩展到了四门课，非常值得关注。

 

[chris_cc]

美国还好，加拿大没这个数。

您也太牛了！Data Scientist 是我标！Data Scientist 这个职位一般都是10几万年薪起啊！

非常感谢您建议的课程，非常有用！

 

[Mimi2007]

我得好好研究一下。你们懂得真多，这些我原来听都没听过！非常感谢分享！

Coursera上的机器学习原来还有两门神课，Stanford的大规模数据挖掘和台大的机器学习基石，可惜据说今年都停了。尤其是后者，据上过的朋友说虽然名字叫做“基石”，但比Ng的课深太多了，他作为美国名校统计博士都被虐得不行

 

[Mimi2007]

我离Data Scientist还差得远呢，5年内能拿7万年薪就偷笑了。我有会计背景，还拿CPA证，不知道对以后往Data Scientist方向发展有帮助没。DATA 这块我还是小白，要学的东西太多了。

美国还好，加拿大没这个数。

 

[轻舟已过万重山。]

我离Data Scientist还差得远呢，5年内能拿7万年薪就偷笑了。我有会计背景，还拿CPA证，不知道对以后往Data Scientist方向发展有帮助没。DATA 这块我还是小白，要学的东西太多了。

你有CPA，照理说薪水应该比你这个位置高，你为什么不继续从事会计工作呢？是因为这个行业将来有潜力还是因为兴趣？

 

[wocun]

我就是在Careerbeacon上看到的职位申请的。

谢谢!

 

[Mimi2007]

你有CPA，照理说薪水应该比你这个位置高，你为什么不继续从事会计工作呢？是因为这个行业将来有潜力还是因为兴趣？

2个原因， 1是对这个行业非常感兴趣。DATA是未来的大方向，发展潜力很大。 2是做会计基本都是女生，办公室政治比较严重，不大喜欢这样的工作环境 （当然不排除有些公司的会计部可能没有办公室政治，不过我目前还没碰到）。

 

[chris_cc]

Coursera还是Edx上还有一个金融行业数据产品的课程，估计楼主也会感兴趣。

 

[Mimi2007]

Coursera还是Edx上还有一个金融行业数据产品的课程，估计楼主也会感兴趣。[/QUOTE

嗯这个我非常感兴趣，非常感谢！

 

[sqt700425]

Coursera 上面很多好课，也有不少垃圾，最好去果壳moac看推荐，每门课都要大量时间考试和做练习
个人推荐coursera创建人，斯坦福教授，百度首席科学家Andrew Ng的 machine learning，
我得了100分，属于top 1%，之后自动收到百度的data scientist职位面试邀请。

我目前上过以下几门
浏览附件420358

太牛了!

 

[rongrongrong85]

thanks that's very useful

 

[denmark]

学习

 

[tongweizj]

Ng的我也完成了，握手！

UW的Machine Learning是个好课，用的是号称可以和Spark在分布式机器学习市场上一决雌雄的Graphlab Create，创始人Pablo亲自上阵。Graphlab Create我用过，内存效率很高，自带的GBDT其实就是近来横扫Kaggle的Xgboost的作者Tianqi Chen（他也是UW的）为Graphlab重新开发的Xgboost，性能远胜Radom Forest，Gradiant Boost，SVM。。。。

Edx的Spark课程去年开过一次，大受追捧。 我印象中是好几万注册。。。。今年在原基础上扩展到了四门课，非常值得关注。

@chris 问一个转行做数据分析的问题。

我现在还在国内，有5年做电子商务方向产品经理的经验。
但感觉来加拿大后，可能比较难找工作。
因为一直对数据分析的工作比较感兴趣，在平时工作的时候也会用python、sql等技能。所以想到到加拿大后，转做数据分析的岗位。

你看还需要去读个相关专业吗？ 还是通过自学，就能找到工作。
或者在加拿大能找到数据产品经理这样的工作吗？

谢谢了

 

[tiancaiubc]

你以后有几个方向可以考虑：
1. 一直在一个单位里Data Analyst这么做下去。这样好处是工作生活稳定，压力小。缺点是发展不很大，不论从涨薪资还是工作级别。因为你data analyst做得再高，比如成了Senior Data Analyst，可是在单位里仍然是个support（即便data是新兴领域）的职位。决策层靠你处理的数据来support来他们决策，但是你不会是决策者本身，也不会参与公司的主营业务。
2. 就是在#1的基础上，进入公司的主营业务并上升为决策层。这个在有的单位有可能，有的就不可行。不知道给你offer的公司是做什么的。比如在做市场营销的公司，你作为data analyst可能有一天会成为公司市场方面的管理人员，因为数据分析的经验能让你耳濡目染公司的运营。当然，如果你在一家药厂做数据分析，那要成为药剂方面的专家什么的就不可能了，除非你有什么药剂资格证。瞎举的几个例子，但是你知道我的意思。
3. 就是在做data的公司里当data方面的consultant。比如IBM，Oracle，SAP，等等等等。好处是薪酬高，上升空间无限。坏处是工作压力大，工作不够稳定。
4. 那就是开自己的data方面consulting公司。基于楼主经验，这个以后再说吧。

不过还是要说，恭喜楼主，并希望楼主喜欢并做好眼下这份工作。