最近,好富跟一个
在王者荣耀做数据分析的朋友聊起他的工作,很有趣。
他说,如果我们要做某个英雄的销量和其他变量的关联度分析,其实有很多我们想象不到的数据可以入手。
比如说购买这个皮肤的玩家是否拥有这个英雄、使用该英雄的场次、占总场次的百分比以及使用该英雄的胜率。
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甚至包括,在这个玩家未拥有这个皮肤的时候,对方玩家使用该皮肤的次数、点击皮肤预览的次数、观看时长以及该皮肤的宣传投放等等数据。
总之,从玩家进入游戏开始,就会不经意间经过各种数据埋点,点击了什么、在哪个页面停留了多久,都是可以用来分析的数据。
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通过这些数据,我们就可以知道从玩家进入游戏开始,有哪些地方,刺激或者说是促进了玩家去消费,以及玩家什么时候会流失,因为什么而流失等等。
他说这份工作除了钱,最吸引他的就是这一点,
因为他可以通过数据去窥探每一个陌生玩家背后的决策动机。数据科学是干什么的?当然,数据分析只是数据科学里的一部分。
就算没看过《哈佛商业评论》的那篇文章,你也一定听过那句经典的论断——
数据科学家是21世纪最性感的职业。而数据科学(data science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标就是通过运用各种相关的数据,
来帮助非专业人士理解问题。
作为一门极具工具性的专业,数据科学可以帮助我们如何正确地处理数据,并协助我们在
生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。
无论是淘宝购物,还是滴滴出行,在大数据越来越无孔不入的今天,数据科学不仅成为了大学里可以自由选择的专业之一,在互联网行业,数据科学也诞生出大量的前景和机会。
Top20 硅谷大公司数据科学家不同级别薪资一览:
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整体看来,各个互联网巨头对于数据科学家的薪资都是非常的优厚。
尤其是Netflix在FAANG中一骑绝尘,
Senior直接最高给到70万美金。
成为数据科学家该具备什么样的特质?那么问题来了:
成为数据科学家该具备什么样的特质?在八年前,《哈佛商业评论》可能给出的答案是
写代码,认为这是数据科学家最应该具备的基本能力。但是放眼今天来看,这已经远远不够。
好富给出的答案是:一个数据黑客、分析师、传播者和靠谱顾问的集合体。
因为比敲代码能力更保值的,是让数据说话的能力。就像前面提到的一样,做王者荣耀的数据分析能够让数据分析师更好地了解每一个用户的决策动机,从而制定出更优的商业决策。
而之所以把这个职位设置成为“科学家”,就是因为他们能够像实验室里的科学家一样设计实验装备、收集数据,开展多个实验并传播研究成果。
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擅长分析数据的人,不一定擅长管理混乱无序的数据;擅长数据管理的人,也不一定擅长对数据进行切实分析。甚至表达能力不那么强的人可以成为传统数据专家,但却无法成为数据科学家。
也就是说,
数据科学家必须要拥有一套能力体系,包括坚实的数学、统计学、概率学以及计算机科学基础,还要有良好的思维习惯、具有一定的商业嗅觉和用户共情。
但在排在这这套能力体系之前的,
是一颗透过现象看本质的强烈好奇心,以及能够将其提炼为清晰的、可验证其假说的能力。
为什么要学习数据科学?“因为给我开启了无限的可能。”这是参加过盐趣AP-DS80课程的学员津铭接受好富采访时说的原话。
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AP-DS80为盐趣实战Workshop
数据科学与大数据分析:诺贝尔和平奖IPCC科研项目实践
他告诉好富,除了带领自己入门,盐趣AP-DS80还教会了自己该如何在一个领域里发掘自己的兴趣,如何选择自己喜欢的东西来探索它。
他曾经尝试用量化和编程的方式做过一个关于NBA球员20年工资的变化和决定因素的分析展示。
他也通过在北大学的stata做应用回归分析,以及包括在盐趣这边AP-DS80课上学到的内容,花了很多时间和精力完成了一个展示,最后还被老师拿到研究生的课上去展示。
甚至包括19年3月和今年5月都举办了关于体育数据和体育+互联网的讲座,还吸引了篮协的官员来听。当时的主题是体育大数据,就是结合从盐趣学到的知识,再综合自己在18年的一些探索,做了一些可视化的产品分析图。
还有类似国家大学生的创新创业等等一些项目,都是结合之前的成果进行了调整和升级。而这些成果的根源都是来自盐趣的AP-DS80。
所以我们可以看到,津铭同学大二、大三参加的
各种比赛和小组展示,其实都离不开盐趣AP-DS80课上学到的东西。“最重要的还是从盐趣的这些课给我提供了更多的可能。如果没有上过这些课程,我可能不会想到要利用这种方式来完成一个项目或研究”,津铭同学说道。
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热爱篮球的津铭
其他一些上过盐趣AP-DS80的学员反馈
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所以,如果你对数据拥有这颗好奇心,未来想要申请数据科学相关的项目,在这里,好富要隆重推荐一下盐趣数据科学方向上最经典的科研课程:
实战Workshop
数据科学与大数据分析诺贝尔和平奖IPCC科研项目实践
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在这个实践项目中,将基于最新的CMIP5海量数据库,为你提供一个重新评估IPCC 2007诺贝尔和平奖中有关气候变化结论的一个平台。
来自伯克利的全额奖学金博士MHX导师将负责理论阶段,而来自劳伦斯伯克利实验的ZQ导师将负责该项目的实践阶段。
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通过这个项目,你能够收获:
- 实战经历 :数据科学的实战经验及相关编程经验
- 课程证明 :理论阶段导师签发的课程证明
- 实践证明 :实践项目导师签发的实践项目证明
- 学术经历 :符合兴趣的项目制课程学习,开启科研之路
- 自我成才 :主动解决问题的能力,体验国际前沿的教学模式
查看完整课程内容请阅读本期推送第二条。
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