Hi大家，好久不見，希望在這個疫情之下你們和你們的家人都過得非常健康，讓我們好好的待在家中，度過這次可怕的疫情，以及趕快打到疫苗。
先推廣一下我的電子報Newletter，主要會分享關於我每兩個禮拜的所有在Data Science或生活學習到或體驗到的相關內容，都非常歡迎您的訂閱!
在學習0資料科學的這三四年的過程中，從學生到現在擔任資料科學家，使用了非常多相關的資料分析學習資源，當然有好的也有沒有到那麼好的，每個學習資源都能使你在資料分析的專業上更進一步，只是CP值會有落差而以。
今天，我會根據資料科學幾乎所有的內容組成，根據不同的領域去提供一些我覺得在學習該領域內容時含有最高CP值的課程和書籍。
資料科學可以概括成一下領域
- 資料分析
- 機器學習
- 程式與視覺化能力
想要當一個Junior的資料科學家，對於資料分析就必須要有一點的認識，包含數據怎麼解讀，我應該用哪種統計方法去閱讀這份資料，我要怎麼做A/B測試，怎麼去定義產品的問題，指標要如何建立等等會在未來工作後深入你腦內的知識點
1. 資料分析
(1) 統計
這是一大堆人的老本行，但其實所需具備的統計能力也不一定要非常高深，但是對常見的機率分配，與統計量都必須要有一定程度的熟悉，知道該用在甚麼場景，是否能將後面相對複雜的統計公式用白話的語言解釋給之前沒有相關的知識的人們聽。
推薦資源 : Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts博客來(英文版) : https://www.books.com.tw/products/F013774944博客來(中文版) : https://www.books.com.tw/products/CN11586350推薦原因 : 這真的是一本很棒的書，我目前會使用到的統計知識裡面幾乎都有包含或提到，當然，更細的內容，
(2) A/B測試
這部分的內容對學生來說可能會有點玄，因為真的缺乏對產品做資料分析的經驗，但是我認為，透過學習A/B測試的流程和裡面的細節，對於你在學習任何新知和處理事情更甚至做人處事上面都非常有幫助。而對正在做相關資料分析工作的來說，A/B測試能讓你更加思考哪個方案、族群或只是哪個指標對公司現在這個階段會最有幫助。
