这些年我上过的网课
前言
在开题之前，想先分享一下工作后对持续学习的一个心态的转变。
第一阶段：刚工作前两年，一直纠结着要学什么，考什么证。以后到底有没有用。等到纠结完，两年已经过去。
第二阶段：工作3-5年，一直非常的忙。经常加班到9-10点。然而最终在队友的带领下，上了Udacity的一个Nanodegree。后来证明在找下一份工作中，有了直接影响。
第三阶段：换工作以后，有了自己的生活。也对公司和组里比较满意。于是又开始停滞不前。
第四阶段：事业到了瓶颈期，开始重新学习。
回头看看，觉得真的是应了一句老话”书到用时方恨少“。
数据分析网课小对比
LinkedInLearning 之前上的是一门 "Advanced SQL for DataScientist"。然而，这门课上下来觉得并没有太大的帮助。大部分都是已经了解的用法。说是Advanced，个人觉得其实更偏Basic，比较适合初学者。
Coursera之前想上AI/ML，但是每节课的视频都好长，每次听了5-10分钟就没办法集中注意力了。于是最后没上完就不了了之了。
CodeAcademy是付费。上完以后对PythonProgramming有了基础的了解。好处在于没有过多的setup，可以直接在网站上写Code。而且一步一步带下来，有一点programming基础的同学，应该不觉得难（虽然现在没有用已经记不太清了）。但是从头到尾上完，并不知道怎么用Python做数据分析。也不了解Python怎么安装运行。所以觉得实用性弱了一些。
Udacity上的是DataAnalystNanodegree。虽然名字听上去比较基础。但是其实含金量挺高的。刚开课就用Python做了个Project。也是通过这个program我才真正学会怎样用Python做数据分析。除此之外，课程还包括了SQL，MangoDB，XML，Machine Learning， Tableau，R还有Statistics。每个概念视频都很短，每3-4个知识点后就有个小测。每节大课结束都有个project。是我觉得上过的质量比较高的一门网课。
然而现在再看已经没有这个program了。课程的内容也被分解成了的DataAnalyst，Data Scientist， MachineLearning，重新打包出售。我觉得在这点上有点遗憾。
除此之外，我在Udacity上还上过一阵子A/BTesting，个人感觉讲的挺深的。如果能真正吸收含金量也是很高的。
其他课程小对比
Udemy完整的上过 ”Financial Planning& Analysis：Building a Company'sBudget‘。虽然我一直觉得Udemy和其他网站相比会比较水，因为好像谁都可以制作课程。但是这节课我还是比较推荐的。讲的通俗易懂而且非常系统。很推荐刚开始在Finance起步的同学。
除此之外，上周刚刚结束了Udacity的一节新的课程，叫"Activation& RetentionStrategy"。上完这节课的感受就是，Udacity的水平还真是层次不齐啊。也或者是因为要赚钱，所以不停的增加课程数量忽略了课程的质量。这节课其实对于系统的了解一些Growth有关的知识还是有帮助的。但是也许是非技术课，很多观点都比较主观。并且在讲解和出题方面都不够严谨。本想继续上"MonetizationStrategy”，现在非常犹豫。如果有上过的同学，可以分享一下感受。
后记
其实在继续学习的道路上，我要感谢我的队友。是他一直努力在自我提升，也在鼓励我自我提升。从Udacity的Self-Driving,MachineLearning，到现在全工全读上研究生，他一直都在学习新的东西。这些学到的知识，也许有一天用上了，也许永远也用不上。但是在探索世界和探索自己的道路上，我们从来没有停下脚步。
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作者：水木夏日
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来源：北美省钱快报
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