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學習 Data Science、Machine Learning 中,透過記錄,一步一步往目標前進。

【學習記錄 | 本週總結】 Week 22 - 學習練習看書無限輪轉

(编辑过)
說是每週總結,但是總會變成總結上週三到本週二(發文當天)內容。

本週總結

  1. Google Capstone Project ( in R ) (進行中)
  2. Python pandas exercises (進行中)
  3. 「早起閱讀,通勤時 用 inoreader 看每日新聞」(習慣養成中)




在寫這篇前,回想了一下最近的作息安排:6 - 7:30 閱讀 ;9:30 - 12 學習;13 - 17、19 -22 練習;23 閱讀 ,嗯,很充實。而每週的週總結都總是「想著下一週一定要寫一些我遇上的問題及我的解法」,可是,每次都是繼續記錄進度。


內容及反思

Google Data Analytics Professional Certificate | Coursera

本週完成了數據分析證書的第七個課程,現在開始了最後一個課程。最後一個課程是一個Capstone Project,內容主要是引導學員獨立完成一個數據分析小項目、如何展示等等。我選擇做其中一個它提供的題目方向,分析運動手環數據,然後為產品推廣策略提供建議。

目前的項目架構其實跟以前做小組作業的內容架構差不多,都是背景資料研究,主體跟結論。現在小項目只完成了前面的背景分析部分,準備開始主要的數據分析。目前主要問題是由於我打算用 R 去寫這個Capstone project (因為課程以 R 為主),可是平日沒有時間深入研究 R 的寫法,只好放到週末,準備週末整天都在做這個。(重點是其實週末約滿了,看來又是要拖一段時間了。)


Python Pandas

guipsamora/pandas_exercises: Practice your pandas skills! (github.com)

回到第二個主項,Python 的練習。最近在Github上找到了一些與 Python pandas, numpy 有關的練習檔做,雖然做到有點想吐,但是的確十分有用。

這份練習的結構是按用途分資料夾,每個用途下有 2 - 3 份練習檔,同資料夾下的練習檔的問題類型相似,除了例行的問題與練習檔,還有一份引導式的練習檔。如果練習中提到一些比較少見的function,它也會提供官方文檔的連接。整體來說,這份練習的確如師姐所言,很值得花時間去做,有助提升對 pandas 寫法的掌握。希望在下一次週總結前,完成這份練習。


閱讀

最近開始每天早上都早一點起床,花點時間在閱讀上,明確感受到可使用的時間變多。目前在讀《窮查理的普通常識》,蒙格在書中寫到的二十多個使我們在做決定時誤判的心理傾向,以及他的檢查清單,對我而說,能幫助我思考,以及起一個提醒自己的作用。

另外,還看到一篇挺有趣的內地文章,不要轻易否认对连结的渴望 wk.3 (weibo.com),講人際關係中「連結」,很不錯,我也在這裡放下文章的連接。

關於inoreader,之後有機會的話,再分享一下我的使用感覺。


其他

還有別人推薦跟自己發現,對目前學習很有用的資源,也在這裡放下連接:

  1. 統計,機器學習理論部分 StatQuest with Josh Starmer - YouTube
  2. 動手編程部分 Telusko - YouTube




新一週目標 (Week 23)

  1. 完成 Python pandas Exercise (剩下 7/15)
  2. 開始 Python numpy Exercise
  3. Google Capstone Project (in R) 完成 R coding 部分




看來我好像真的比以前更容易累了,不像以前大學時,做到凌晨兩、三時都還是很有精神繼續寫。我打完這一篇已經沒有精神繼續做其他事,只想早點休息。

封面圖片來自一位我很喜歡的 Visual Artist @ evieshaffer


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