【學習記錄】 2021.05.11

小總結

• 今日完成了幾個簡單的 Python For loops，更新了一份在 Github，
• 完成Google Data Analytics Professional Certificate (4/8)，
• 擴充了Data Science 學習大綱，整理好手上有的網上學習資源

內容及反思

首先是 Python For loops，完成了幾個For loops 的練習，對比網站的寫法，我的寫法更為結果導向，可以達到題目要求即可，沒有很工整。不過有一個要注意的地方是，不知道是因為一段時間沒碰Python，熟悉度下降，還是同時學習兩種編程語言，我在打Python時，打成了SQL 的格式，例如：

本應: for x in range(1,11):
打成: FOR x  
— 習慣了打SQL時將SELECT FROM WHERE 先打出來 (?)

這部分需要多加溫習才行。之後應該要加上一節實際操作的練習時間，將每日時間分配改為 繼續完成理論比重更高的Google Professional Certificate＋一節時間學習Udemy Bootcamp的內容。

然後是Google - Process Data from Dirty to Clean 後半內容，主要講解Data Cleaning 中的 Documentation- Changelog 和幾個檢查方向；幾個常用的SQL Function (DISTINCT, LENGTH, SUBSTR, TRIM, CAST, CONCAT, COALESCE, CASE）及實際操作；以及幾個修改Resume 的方向。

Google 這個 Professional Certificate 課程讀下來，感覺更為偏向【建構對Data Science 的理解】，剛好可以補充一部分理論，更多操作的部分要在Udemy Bootcamp Course 補充。

個人學習大綱

今天只整理了一部分內容，目前的幾大學習主題包括以下：

• Programming languages (Python, R)
• Statistics related to DS 
• Database & SQL
• Machine Learning 
• Deep Learning 
• Data Visualisation (Tableau)

大綱以下的細項都分好，今天亦有整理手上有的電子學習資源，目前已經有Data Science & Machine Learning 跟 SQL 的Bootcamp 課程，兩個內容都包含了很夕幾大主題下的細項。換句話，可以說是除了Data Visualisation 部分，其他都有入門級的學習資源。（巧合的是，我眼中的理論部分，很多都在Coursera平台，而動手寫的很多都在Udemy平台。）

明天計劃

1. 為學習大綱標上預期完成時間（可以嘗試運用甘特圖）
2. 開始 Google - Analyze Data to Answer Questions
3. Python Function 練習
4. 跑步（今天沒有去跑步，果然人類都是懶惰的 我是懶惰的）

本週目標

1. 跑步
2. 完成 Google Data Analytics Professional Certificate (5/8)
3. 到外邊走走，不要一直關在家中
4. 定下幾個小項目的方向，目前好奇的問題包括：

—目前全球潔淨能源生產量及用量？
—運用數據分析不同STAYCATION風格下，哪間酒店是最好的選擇？
—在電競比賽中，舉辦地的選擇多大程度影響收看人數？
—全球樂園的入場率在COVID 下長甚麼樣子？

沒想到會收到留言，感謝各位的歡迎。可以在一個溫暖的地方記錄我的學習紀錄，也算是一種鼓勵和動力。