本人學生黨一枚，即將讀研的專業為教育測量與大資料探勘的方向，目前在暑假裡在各種平臺上學習了資料分析的課程，比如中國慕課mooc、B站、Leetcode，牛客網和貪心科技等等，這些平臺的網課質量都很好，各有各的優缺點，今天我會給大家分析一下這些平臺的優劣勢，大家可以結合自身特點來進行學習。本人在這些平臺上重點學習了資料分析有關的課程，因此對這些平臺數據分析的課程的特點有所瞭解，下面我來針對這些網課平臺的資料分析課程進行比較。
中國慕課VS貪心科技
中國慕課課程型別多，學習時間花費較長
中國慕課可以說是深受全國各地學生喜愛和信賴的網課平臺，擁有著海量的課程資源，各門類學科型別齊全。我在搜尋資料分析相關型別課程時，看了課程的相關介紹之後，感覺到每一門課程都很重要，比如說Python實現機器學習，Python資料分析挖掘實戰，Numpy基礎入門等等，這些課程都是比較基礎的，學習好了這些之後才能打下進一步深入學習資料分析的根基，我建議大家在這裡一定要學的慢一些，儘量做到每一個知識點都細化弄懂，這樣以後進階學習時就不會很吃力。中國慕課裡面比較難找到覆蓋資料分析知識面比較全面的課程體系。都是在某一方面比較專一的課程影片。因此大家在學習的時候要儘快適應不同影片課程老師的特點，儘快做好前後的銜接，這樣在學習上才不會掉隊，把比較核心的課程都學完會花費大家一些時間，因此需要相當高的專注力和毅力。如果沒有一個整塊連續的時間來學習的朋友建議不要去選擇中國慕課的課程。但是學完之後對於資料分析的掌握會比較全面。
可以看到關於資料分析課程的門類非常多，而且有很多課程標題我都不是很瞭解，畢竟我不是學純計算機專業的學生。於是我決定先從幾個基礎課程開始看起，我選擇了Python資料分析—基礎技術篇教程、Python實現機器學習、Python資料探勘實戰等等來進行學習，然後又看了幾門進階的課，比如Python量化投資，電商大資料應用之使用者畫像等等。這些課程有點過於偏理論，在課程中出現過很多專有名詞時我都不是很瞭解，每次碰到這些我都會去百度，知乎上查，這樣學起來感覺很累。
中國慕課上的老師的講課方式是比較傳統的，基本上是跟著播放的PPT的節奏走，都是從先給出定義，在給出方法，最後應用舉例，比較大眾化，有的時候有一些定義比較不好理解，直到最後舉例的時候我才大致明白最開始講的概念。
貪心科技專而精
可以在這個圖裡面看到貪心科技給出了十週成為資料分析師的標語，也就是不到三個月的時間。這樣會給我一些動力，讓我好好地學下去，而且透過學習我發現他們的課程確實很好，全是關於資料分析的重點部分和精華部分，前後章節的聯絡很緊密，具有很強的邏輯性，我在學習後面的章節時幾乎是利用前面章節所建立的基礎之上來學習的，這樣在學習上不會有太大的漏洞，不會東一處西一處那樣完全讓人摸不到頭腦。貪心科技的資料分析課程還會講一些實際的專案，讓我在實際中更好地瞭解資料分析的應用，每次碰到複雜的專有名詞時老師都會用很通俗的語言耐心去解釋，而且會用很生動的例子來幫助我去理解，這樣會讓我記憶得更深刻。
貪心科技的老師比較年輕，講起課來聲音比較有活力，適合年輕的朋友去學習，會產生共鳴。在每講到一個問題的時候會舉很多通俗易懂的例子來幫助學習者來理解，這樣會把一個複雜的名詞變成日常生活中我們能看得見摸得著的例子，更易於去理解課程內容。
這兩個平臺的對比給我的感覺就是想去深挖理論學習，做學術研究的朋友可以去選擇中國慕課的資料分析課程，貪心科技的課程更加接地氣，更加偏實際應用，理論知識方面可能會欠缺一些。
B站VS貪心科技
二者均幽默風趣，但B站娛樂內容較多
相信B站大家都十分熟悉了，裡面不僅是關於學習的課程，還有很多娛樂影片，遊戲直播等等，我個人也是喜歡用B站這個平臺來看影片的，而且B站的資料分析課程標語可以說更具吸引力，我們可以來看一下：
這些標語起的都有那麼一點“狂”，“十天輕鬆學會資料分析”、“全網最全的Python資料分析課程”、“全網最良心資料分析課程，看這個就夠了”，它不像中國慕課那樣只是給了一個學習的內容，B站這樣的標題對我更具有吸引力，讓我更喜歡點進去看，B站的課程相對來說也和貪心科技的資料分析課程一樣幽默風趣一些，這兩個平臺我都很喜歡，但是B站有一個不太好的一點就是我一開啟B站的官網就想看娛樂影片，這裡想提醒一下對於學習專注力不夠的朋友儘量不要用B站來學習。
下面讓我來舉一個具體學習的例子—使用者畫像體系的構建，在這兩個平臺我有著不同的學習感受，B站的課程有一點籠統，感覺像是跟著教科書的編排結構講的，從定義到方法，沒有太多實際的例子，而貪心科技的課程直接列舉了亞馬遜電商平臺的例子來講述使用者畫像體系，二者結合著來學習我覺得學習效果是最佳的。
在B站上我聽的使用者畫像體系構建的課程是超仔老師講授的，超仔老師是知名網際網路公司的產品經理，曾任職於新浪，優酷等知名網際網路公司，對於產品、互動有著深入的研究和獨到的見解，他的課程一共分為三部分：使用者畫像的含義及作用、如何構建使用者畫像、使用者畫像的顆粒度。
第一部分從定義出發，講了使用者畫像的作用：聚焦服務物件、在一定程度上避免產品設計人員草率地代表使用者和提高決策效率。
第二部分用定性、定量兩個方法來構建使用者畫像，這兩個方法大致步驟為定性研究、透過定量收集細分資料、基於統計的聚類分析來細分使用者，最後還是建立細分群體的使用者畫像。這裡面聚類分析是一種數學模型，不瞭解的朋友可以查閱一下資料瞭解一下這個模型。接著提到了豐富使用者畫像的方法，可以用性格愛好個人語錄等元素來豐富使用者畫像。
最後一部分講述的是使用者畫像的顆粒度，這裡的“顆粒度”的含義就是使用者畫像的刻畫細節程度，就是指豐富使用者畫像的資訊，顆粒度的刻畫不要太細，要把握一個度，否則會造成服務目標過於單一的後果。
在貪心科技的資料分析課程中，使用者畫像體系的部分舉了一個亞馬遜電商平臺的例子，選擇知名企業作為課程的例子可以增加課程的權威性和力度，也能讓我對它搭建的使用者畫像體系模型更加信服。在使用者畫像體系這一部分貪心科技的課程目錄比較詳細，內容也比較多，可以讓學習者一目瞭然瞭解到學習的內容，
後面給出了使用正則進行資料的複雜篩選，是對前面使用者發現被體系搭建的演算法和技術支援，屬於計算機方面編譯原理的內容，沒有接觸過的小夥伴可以查一查相關的資料，瞭解一下。
Leetcode&牛客網VS貪心科技
Leetcode和牛客網這兩個平臺主要是針對一些網際網路公司各種崗位的面試提供一些真題和練習題，因此在進行比較的時候我更多看的是這兩個平臺和貪心科技上面的面試課程部分。
Leetcode&牛客網注重實戰
這兩個平臺上面有大量的資料分析演算法程式設計題，這些程式設計題我們在面試網際網路公司時是以機試的形式出現的，很多崗位都需要筆試，比如演算法，研發，資料分析崗等等。因此大家可以大量的去練習，可以分模組的去練習，我目前在做陣列和連結串列的程式設計題部分。還可以去看看各大公司的筆試真題。個人感覺難度比較適中，我比較喜歡的程式語言是Python。基本上會考的是Python和C語言，大家可以根據自己的喜好來選擇程式語言。除此之外筆試還有計算機組成原理、資料結構等知識點的練習，這些基本是選擇題的形式。不太會演算法的朋友可以不先著急刷題，可以現在這兩個平臺上學一學演算法面經，比如棧，佇列常用的演算法，掌握一些方法再去刷題的效果會更好。下面給大家看一下這兩個網站的刷題介面：
在面試的時候大家可以進行模擬面試，平臺上有很多的模擬面試題，還有真題，可以體驗面試的整個過程。
貪心科技資料分析面試理論齊全
在貪心科技的資料分析面試課程中，老師講了很多的面試理論和麵試經驗，各種面試問題的應對技巧，比如沒想好如何回答的時候不要馬上去回答問題，要和麵試官說：稍等一下，我捋清一下思路。還有如何去詳略得當，比如面試增長投放崗的時候要充分展示自己，面試增長運營和增長資料分析的崗位只需要說明白思路就好了。
我認為有面試需求的朋友可以透過看貪心科技的資料分析課程學習面試技巧和方法，在Leetcode和牛客網上學習資料分析演算法課程，然後在去模擬面試進行實戰練習。
對比後的總結：
本文將中國慕課mooc，B站，leetcode和牛客網的資料分析將的資料分析課程和貪心科技是的資料分析課程進行對比。可以說各有千秋，我們不能單一的只去看一個平臺，因為一個平臺很難做到所有的需求都能滿足。單一依賴於一個平臺可能會侷限我們的思維，要根據每一個平臺的特點，結合著來學習資料分析，這樣學習的效果會更好。
