文科生在互联网时代,真绝望啊

大家好,今天给大家讲一个我的故事

不知道还有几个老读者知道

这个号设立的初衷

是记录我学Python的

现在我的知乎还有这个记录呢

那时候我还是一个体育编辑

当时我们公司

引入了自动化分发AI

我们编辑的工作从写稿

变成了写稿+训练机器

怎么训练呢?

就是比如说一篇体育新闻出来

我要给这篇文章打上

”皇马“”欧冠“”C罗“

等几个标签

以后,AI就会更聪明

把这些文章进行精确分发

我那会儿问我们上司

我说我们AI这一天天通过数据学习

等它自己能读懂这些文章了

我们岂不是没工作了?

他回答:总有AI取代不了的工作

那一刻我就觉得

我每天上班都像是在给自己刨坟

总会有一天把自己埋进去

作为一个文科生

从迈入互联网企业的那一天

我就感到自己的弱小

我这种一开始怀着新闻理想

度过大学四年的文科生

能做的岗位:运营、编辑

往往是互联网公司竞争最激烈

起薪最低的岗位

技术、产品薪水要高一大截

我的第一份工作是在某门户网站

前期试用了六个月

试用期每个月到手工资不到四千

转正后每个月到手工资

不到九千(算上通宵熬夜补贴)

这个工资水平已经让我在新京报

的朋友感到羡慕了

相比之下我的一个电子系毕业的朋友

毕业之后某大厂发来Offer

16k*18

“太抠门了!我当时就给拒了”

在车上听到他这么说

我的指甲用力陷进皮椅

更可怕的是,大趋势不可逆转

在海量数据+人工智能面前

真正的人工不堪一击

无论是技术、产品、运营

甚至文字编辑

都需要数据分析能力

嘴臭程度和我相当的和菜头

曾经在《也谈公众号的衰落》文中说到

为什么公众号衰落,头条崛起

就是因为在技术变革的环境之下

内容形态空前复杂

受众动辄上百万千万

因此古老的采编模式已经不再适用

人们需要数据工具来支撑选题

而不是由老编辑的经验来拍脑袋决定

数据分析方面的知识

迟早会成为英语和数学一样的通用技能

那时我就下定决心要去学习它

因此我开了这个公众号

我的第一篇文章叫

数学63分的文科生

现在转学Python还来得及吗?

后来我在写公众号上越来越顺手

也就逐渐没有了时间去学Python

但在写公众号的时候

我也深知做新媒体必须要有数据敏感性

当时调查了市面上各种课程

我自己报了一堂Udacity的数据分析

当时印象比较深

每一个Slide都要回答问题

还有助教给你回答问题、批改作业

数据的分析和解读能力的价值

在扒皮某旅游类网站的事件中彻底体现

用数据去研究一家公司

可以如此的详实,精彩,有说服力

这比任何花哨的修辞,都有价值

在那件事情后

有很多人问我数据分析如何入门

我推荐Udacity的数据分析类课程

因为数据分析是未来的基础技能

不懂数据可以生活下去

但就像不懂英语一样

人生的可能性便少了很多

Udacity数据分析围绕项目展开

入门者进阶者都有对应的课程

难度循序渐进

商业数据分析可试学项目:

揭秘网红咖啡店的商业决策

获得网红咖啡店的经营数据

通过商业数据分析

提供下个季度的经营策略

7天快速入门Excel报表和SQL数据库。

数据分析(入门)试学项目

研究北上广空气质量

获得北上广等 5 大城市 PM 2.5 数据

通过分析空气质量变化趋势

学习从提问

到可视化分析结论的数据分析流程

数据分析(进阶)试学项目

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温习从提问到可视化的分析流程

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