Google 認證的資料分析師證照課程有幫助嗎? 誰最適合上?
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繼昨日大家對 Google 進軍教育市場討論度沸沸揚揚的 「虛擬學位」議題
一起來看台灣蝦皮的數據分析師 Lisa,如何抽絲剝繭並分享「虛擬學位」的資料分析課程適合哪些人?
蝦皮數據分析 在 HistoryBro Youtube 的最佳解答
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【節目分段】
0:00 直播倒數
6:35 打招呼問好
11:29【進入主題】國產疫苗真能救命?還是成國產蛋白質?
16:40【鄭醫師說明】疫情盛行率太低,疫苗試驗做不出來!
22:50【鄭醫師說明】疫苗測試者二級收3000、三級收30000個
24:46【討論】預期政府二期解盲結果說明
33:20【鄭醫師說明】臨床實驗目的、重點
40:05【鄭醫師分析】國外沒做三級緊急授權,我國可以照做嗎?
45:39 【討論】要我們支持國產疫苗,首先它要是疫苗而不是國產蛋白質!
57:03 【討論】誰的力量比蔡總統大?
1:00:15【鄭醫師觀點】誰打國產疫苗?
1:02:45【新聞分享】阿中部長直言年輕人防疫鬆懈、群聚變多!
1:03:35 鄭醫師回覆超級留言
1:07:47【新聞分享】苗栗工廠狀況不樂觀?
1:11:43【討論】沒有篩不代表沒事
1:13:55 歷史哥回覆超級留言
1:23:20【說明】RT值、R0值
1:27:33 歷史哥回覆超級留言part2
1:31:37【說明】為甚麼說人都是崇拜英雄的
1:37:45【討論】既然有人買的到疫苗,政府就該趕緊去接洽!
1:42:43 大學生阿中同學CALLIN
1:50:33 傑斯同學CALLIN
1:57:19-2:00:08 咩蹦回應大家的關心
2:06:30 MAGA祈福儀式時間
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【節目分段】
0:00 直播倒數
4:12 直播倒數
4:40 打招呼!
5:50【進入主題】防疫大哉問,破解假消息!
8:33【蘇醫師回覆】疫情甚麼時候會結束?
18:04【討論】香港疫情反覆升溫,人民開始不信任政府!
20:17【蘇醫師分析】政府防疫措施的不足
30:04【蘇醫師回覆】政府目前有多少失誤是值得被檢討?
41:09【蘇醫師看法】目前國產疫苗第二期狀況?
47:23【蘇醫師說明】BNT的mRNA技術優勢和莫德納的差異!
58:46【蘇醫師看法】反國產疫苗就是不愛國?
1:11:31 蘇醫師回覆超級留言part1
1:16:16【蘇醫師看法】採用即時數據系統的必要性!
1:20:10【圖表】台大醫師李秉穎 7點釋疑!
1:25:45【蘇醫師看法】國產蛋白疫苗比較可靠?
1:40:13【蘇醫師看法】沒過二期是正常處理程序?
1:50:36【蘇醫師回覆】對於郭董買疫苗!是否快過期重要嗎?
1:56:32-2:20:04 蘇醫師回覆超級留言part2
1:58:33【蘇醫師回覆】北市、新北、台中快篩為何差那麼多?
2:06:33【蘇醫師說明】二、三級疫苗在哪裡測試較合理?
2:21:07【蘇醫師看法】三級修正一定要在人體上?
2:29:28 蘇醫師結論
2:38:50 澄清唬新聞
2:39:40 偉仔、邦仔小彩蛋
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蝦皮數據分析 在 OP凱文 Youtube 的最佳貼文
今天的籌碼比較特別的地方在於大家的方向很一致
自營是在選擇權這邊偏空
外資是在期貨這邊偏空
而散戶反指標則是在做多
所以整體而言是偏空的
但也不要過度驚慌,因為今天的數據變化不大
如果單日變化很大那就真的需要特別注意
但今天的數據變化整體而言是小的
還是關注在數據的變化是否有連續性會比較重要
支撐16000,壓力17000
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這個頻道專注在選擇權的話題上
股票、期貨、基金也歡迎大家來討論
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本集節目由蝦皮贊助播出
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***重要申明:影片主要為分享我個人的想法,並非投資建議,請觀眾在操作前仍需三思。***
蝦皮數據分析 在 蝦皮數據分析面試請益 - 工作板 | Dcard 的推薦與評價
大家好,我應徵了蝦皮的數據分析師,過幾天要去二面(一面是電話),請問有人已經面試過這個職位了嗎?能不能分享一下有什麼樣的問題,或是準備方向呢 ... ... <看更多>
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蝦皮數據分析 在 [徵才] 蝦皮新加坡徵數位金融資料分析師(含心得- 看板Soft_Job 的推薦與評價
大家好
有鑑於當初出國前在ptt上得到不少幫助,目前我們團隊正在擴張中,希望能來分享一下
在新加坡工作的心得&徵到合適的夥伴;文章上半部是心得,下半部是職缺資訊。
[Shopee工作心得]
1. 先介紹背景: 6年銀行資料分析經驗 (DE -> DS? -> PM) ,在Shopee工作約1.5年
日常任務是帶領團隊用數據分析協助Shopee的產品成長、精進使用流程以及達成商業目標
KPI;目前有15+個人,預計在H1會成長到20人,最近還另外接手了另一個團隊,
主要任務是做Shopee相關金融產品的數據分析,目前有6個人,在H1預計會增加到12人,
也是這篇文章主要想招募的團隊成員。
2. Why Shopee?
2012~2018這6年銀行業剛好碰上Big Data/AI + Fintech的浪潮,加上我待的數據部門有
很多有意思的專案跟同事,所以原本沒有特別考慮轉換跑道。但待久了開始發現,其實部
門內很多事都在繞圈子或推得很慢,例如你拿每年的roadmap出來看,年初列個10點年末
做不到2, 3點,明年要做的事情都只是今年的換句話說。我想這是因為,扣掉那種
Analysis/Model as a business的案例,其實資料分析/資料科學就只是業務的一個環節
;所以你選擇的產業以及業務,就會直接決定你做DA/DS的應用上限。
Shopee目前在東南亞6個國家都有支付業務 (Airpay or ShopeePay) ,在印尼可以做有利
息的分期付款(ShopeePay Later),在泰國、越南跟印尼也有提供讓小型商家變成代收代
付各類費用據點的服務(Shopee Mitra),App中也包含需多數位產品(Digital Products)
可以購買,像是電信流量、水電費、機票車票、娛樂票券…等等。另外我們也已經在新加
坡申請純網銀執照,如果年中順利拿到,那可以做的金融業務會更多更廣。
“Banking is necessary; banks are not” 在銀行做數據分析的人應該都對這句話很熟
,或許在台灣感受不到,但這的確是正在發生的事實;那與其在金融產業成熟的台灣做數
據,或許考慮東南亞這塊前途無限的市場也是一種選擇。
3. What will I do in Shopee?
負責任的講,這個目前還在規畫,主要是2個禮拜前Sea group(Shopee母公司)正式把
Digital Financial Service相關服務整併成Sea Money,很多業務的目標會在這幾周會逐
漸明朗。
但我可以先拿目前帶的另一個組做為例子。
我自己覺得Shopee是這樣的:機會有多大、不穩定性就有多大。
會有這個特性是因為Shopee本質上還只是個成立4年多的新公司,就算他的branding做得
很好讓你覺得這是個大公司,新公司會有的問題與機會他都會有。
我們目前的Daily work是協助產品線跟產品經理達成業務目標;產品這個詞在Shopee可以
看做是一個App上的Feature。e.g. Search, Promotion, Ads…等
這邊有兩個問題要考慮(1). 這個產品需不需要/有沒有辦法用分析支持; (2). 業務問題
到你手上能做成什麼樣的數據題目
(1) 通常產品在成長初期其實不太需要數據跟分析支持,當業務閉著眼睛做都會成長的時
候,其實業務方並不會特別依賴數據;通常是業務發展碰到瓶頸、老闆壓KPI這種時候,
分析或模型才派得上用場;但等到那個時候再來切入已經太慢了,因為如果沒有先準備好
數據,就算有再厲害的分析技能也派不上用場,所以我們會跟DE Team合作,先在必要的
行為路徑上設計行為埋點追蹤,這個目的是為了確保數據在將來可以為分析服務。所以這
個階段的任務會以building tracking points, ad-hoc analysis與monitoring為主。
(2) 當業務成熟後 (通常新業務3~6個月後就會碰到這個問題) ,業務題目就會以千奇百
怪的形式冒出來,我們目前支援的方式大概分成3種形式
a. Analysis + Consulting: 這種通常是業務方拋個很大的業務問題後,我們要找到合適
的切入點做分析以及可以反映現實的指標做衡量。舉例來說,賣家在Shopee上怎麼成長的
?這個成長有跡可循嗎?我們的App可以設計什麼功能協助他們成長?
目前我們定期會針對這類型的題目跟不同的產品團隊進行Sharing,從中去培養雙方的合作
默契以及共同找出業務的下一步該如何發展。
這類問題看似簡單,但其實是分析團隊中最常被低估的一塊,靠近業務不代表只能用一些
技術含量不高的方式,Kaggle最近一年多了一種叫Analytics分類的比賽,其實就是給你
一個Business Problem,讓你用各種方式去做分析試著解決這個問題,有興趣的人可以上
去看看前幾名的作品。
b. Model + Analysis: 這種題目可能熟悉的人比較多,但通常我們不會接純建模的題目
,舉例來說:圖片辨識、文字翻譯…這類Model as a Service的題目會由DS Team去接;
我們做的題目包含協助業務團隊找到Target Audience發推播提升performance、針對關鍵
客群做Churn Prediction、對App上某些版位做Personalization…等,這些問題的特性是
,模型並不完全解決業務問題,你做完Personalization把有興趣的人導到Campaign後可
能只提升了CTR,因為CR更多仰賴內容,那這些進來的人買或不買的原因是什麼?數據能
給出什麼樣的建議,要解決這類型的問題又會回到第一種的合作模式。
c. Experimental design + Causal Inference: 科技業做A/B Test去衡量一個改變是否
真的有效是常態,但A/B Test有沒有效又是另一件事,尤其如果一個禮拜有兩三組實驗同
時要上,你如何確保這些實驗之間不相互受到影響;另外從分流、間接到驗證,這些過程
要怎麼做才能更自動更快,這些問題的短期方案都會由我們DA Team去提供、同時我們也
在長期方案上跟開發團隊相互合作去架設平台。
而Causal Inference要解決的問題其實跟A/B Test是一樣的:就是要去驗證一個改變是否
真的有效;但有時候你會受到限制不能做A/B Test,例如,這個Feature只在大促期間上
線,你不可能拿雙11或雙12的業績做實驗,這個時候如果要驗證Feature有效性,我們會
拿大促期間的資料做事後的因果推論驗證。
4. Career prospects
關於職涯發展,我分成Junior(less 2 yr working exp)、Senior(2+ yr working exp)跟
Expert來看。
(1) Junior我建議不要來比較好,主要是新公司制度並不完整,你可能練不到什麼實力同
時很多機會到你手上也不容易做出來,因為整個公司節奏都很快,所以重要的需求時間都
很趕。而且公司跟競爭公司的薪資對標一定是先從上面開始,因為好的主管才帶得動團隊
,所以Junior在這塊是弱勢的。
(2) Senior的話,跳槽薪資漲幅就看你過往工作經驗的識別度以及談薪技巧,所以才會有
下面那個5-8k;附帶一提,當初我談的並不是很好,離職前在台灣談到另一份公司給的
offer是+40%左右,但Shopee我只談到+5x%,但覺得能同時跨過換產業跟換國家兩個職涯
門檻,加上自己英文沒有很強,對公司來說也是承擔了culture fit的風險,所以我當時
還是接了。
But,新加坡互聯網公司的薪資漲幅會比台灣高很多,雖然每年不太相同,但依照去年新
加坡景氣比較低迷的狀況,我聽到的數字還是有不少落在7~15%,然後厲害的會比這個再
高上一截。
食衣住行成本,版上文章很多我就不討論了,絕對金額花費跟台北差不多,居住成本佔總
薪資的比例也跟台北相似(10~20%);比較貴的是醫療成本,公司雖然可以一年實報實銷
1,000SGD,但看個小病大概也要50~100SGD。
需要特別一提的是稅率:如果只討論所得稅的影響,在新加坡,賺200萬台幣大約等於在
台灣賺220萬台幣、賺300萬台幣大約等於在台灣賺345萬台幣,所以除了稅低之外,隨著
薪資越來越高,這個差距還逐漸在擴大。我覺得這對高階人才還是相當友善的。
(3) Expert級別的大大,如果對Reg BI這個部門有興趣的話,歡迎先投履歷或先聊聊,我
直接拿履歷去問我老闆有什麼合適的缺可以專門開給你…XD,或著先參考下方的Lead職缺
(4) 如果對我原本帶的團隊有興趣,也可以投Senior Data Analyst - User Behaviour
& Product Analytics這個職缺,相關連結也附在下面。
================================================================================
[公司名稱]
Shopee Singapore Pte Ltd
[公司網址]
https://shopee.sg/
[公司地址]
5 Science Park Drive, Singapore Science Park 1, Singapore
[公司簡介]
Shopee is the leading e-commerce platform in Southeast Asia and Taiwan. It is
a platform tailored for the region, providing both buyers and sellers with an
easy, secure and fast online shopping experience through strong payment and
logistical support.
[職位及待遇]
Data Analyst Lead - Business Analytics 5K - 8K SGD/ month
Data Analyst Lead - Brand Analytics 5K - 8K SGD/ month
Senior Data Analyst - Financial Services Analytics 5K - 8K SGD/ month
Senior Data Analyst - User Behaviour & Product Analytics 5K - 8K SGD/ month
(以上數字參考自meet.jobs,因為我不是HR不宜直接給出太細的薪資數字)
[工作內容/應徵條件]
Data Analyst Lead - Business Analytics
< https://careers.shopee.sg/job-detail/1902/ >
Data Analyst Lead - Brand Analytics
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Senior Data Analyst - Financial Services Analytics
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Senior Data Analyst - User Behaviour & Product Analytics
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[工作時間]
彈性上下班,符合新加坡的勞動相關法規
[應徵方式]
1. 直接於網站投遞履歷
2. 寄信至[email protected],主旨"[Resume] 職缺 - 英文姓名/拼音
3. 有其他問題可以站內信問我,如果太多人詢問相同問題我會再打一篇回覆。謝謝大家
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.201.124.123 (新加坡)
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