数据科学截屏视频：Data Origami 评论

Data Origami 是 Cameron Davidson-Pilon 创建的一个新网站，提供数据科学屏幕录制。这是一个很棒的想法，也很棒的网站。

Cameron 好心地给了我网站的访问权限，以便我进行评测。我观看了所有能看的视频，并记下了所有笔记，在这篇文章中，你将能一窥 Cameron 的新网站 Data Origami。

Data Origami Logo

Data Origami

Data Origami 的理念很简单。它提供数据科学家感兴趣的话题的屏幕录制。

每个屏幕录制视频的时长为 9-13 分钟，内容涉及狭窄且具体的主题。所有屏幕录制视频都使用 Python，并以 IPython notebook 的形式呈现，包括文本、数学公式、代码和图表。这些 notebook 可供下载，视频本身也可以下载到桌面和移动设备上，并附有进一步的资源和相关数据集的链接。

在撰写本文时，它是一项付费服务，每月 9 美元即可访问所有屏幕录制视频，但有一个屏幕录制视频是免费提供的。

Data Origami 技能水平

这些视频假设你懂得编程（Python）并且懂得统计学。

该网站干净整洁，有 Heroku 的感觉（也许是紫色和线条图）。视频画面大且质量好，屏幕没有杂乱的干扰。

Cameron 是谁？

如果你在某个领域寻找权威的标志，Cameron 拥有它们。

Cam 在 Shopify 从事数据分析工作。他为一家大公司处理数据，朝九晚五。

《Bayesian Methods for Hackers》封面

Cameron 是自费出版的技术书籍《Bayesian Methods for Hackers》的作者，该书介绍了使用 Python 进行贝叶斯分析的入门知识。它全部都可以在 GitHub 上找到（以及nbviewer IPython 查看器），并且在技术新闻网站（如Hacker News 和 Reddit（多次，社交证明++））上被广泛传播。

最后，Cameron 是 lifelines 的作者，这是一个支持生存分析的 Python 包。

贝叶斯方法和生存分析这两个主题都在他 Data Origami 的屏幕录制视频中有所体现。

Data Science Screencasts

https://www.youtube.com/watch?v=Qw1XrXd4Gwc

我一口气看完了所有 7 个屏幕录制视频并做了笔记。我想尊重 Cam 和他的资源，所以这里只是目前可用视频的摘要

• 贝叶斯 Beta-二项模型：比其他内容数学性更强，侧重于介绍 Beta 分布并使用它来模拟后验分布。
• PCA 入门：什么是主成分分析，它试图实现什么目标以及结果的含义。
• 可视化 PCA 的信息损失：巧妙地展示这种可逆投影方法。
• 使用 PCA 对颜色进行排序（免费的）：巧妙地展示 PCA 的有用应用。
• A/B 测试转化率：在 A/B 测试结果的背景下量化沟通不确定性的方法。必看！
• 为什么我对生存分析感兴趣？ 为生存分析设定场景。
• 估计生存函数：使用 Kaplan Meier 估计器为巧妙的示例问题建模生存函数。

我在这里用了几次“巧妙”。他的例子都经过深思熟虑，非常酷。

更新：在我写这篇评测之后，出现了一个新的屏幕录制视频。

回顾

Cameron 深谙此道。我个人觉得 PCA 视频没有那么有趣，或许是因为我熟悉这些内容，或许是因为交付方式不够完善。深入研究贝叶斯不确定性和生存分析则非常棒。

Cameron 是贝叶斯领域的大师。他可以轻易地将他的书分成 10 分钟的片段，我都会全盘吸收（暗示一下）。

视频似乎托管在 Amazon S3 上，但我在观看时遇到了一些延迟。很有可能是我观看视频的时间段造成的，但当时确实很烦人。问题不大，我本可以下载它们观看，而且我相信 Cam 会随着网站的发展解决这个问题。

他在格式方面仍在摸索。最近的视频比早期的视频更加完善，预示着美好的未来。我个人非常希望在开头增加“我们将要做什么”，在结尾增加“我们做了什么”。我必须摄入大量咖啡因才能在第一次观看时吸收其中一个视频，即使快速做笔记也是如此。如果屏幕录制视频能提醒我我们涵盖了哪些内容，那就太好了。

我可能是一个超级用户。我所有 YouTube 视频都以 2 倍速观看并做大量笔记。如果内置播放器有 2 倍速功能，并且账户支持笔记记录或评论，那就太好了。问题不大，只是可能增加用户满意度的超级用户功能。

一旦他添加了更多内容，我可以想象会出现“我已观看”的复选框，甚至会将视频打包成内容流。

目前似乎没有内容路线图，基本上就是 Cam 随心所欲。这很好，因为他对自己分享的内容充满热情，但初期不太好，因为我们必须适应他的兴趣。没有引导。

Cam 注意到他每月发布 2 个视频，所以图书馆的增长是有限的。这可能会抑制倦怠（就像 Ryan Bates 从 railscasts），但一年只有 24 个。我一晚上就看完了所有 7 个视频。我预计一些人的需求可能无法得到满足。

最后，内容非常专业。有些屏幕录制视频被标记为适合初学者。但它们并非如此。在深入学习之前，你需要了解数据和一些算法。如果你还在犹豫使用什么工具或库来对 iris 数据集运行你的第一个分类器，那么这个资源不适合你。

总结

这是一个很棒的资源，具备成为必备资源的潜质，假以时日。

• 它由一位真正的专家、一位贝叶斯大师创作。
• 价格太便宜了（提高你的价格，考虑提供年度/终身通行证，价格为几百/几千美元）。
• 它实际上是为中级（或更高）实践者准备的，比如 Cameron 的同行或接近的水平。
• 只有十几个视频，但每月都会添加新内容。
• 它没有“一步一步引导我”的路线图，但他会提供即将发布的视频的预览。

如果数据是你的日常工作，请查看 Data Origami，尽早加入以支持 Cameron 和他打造世界级数据科学屏幕录制的愿景。