技术与商业案例解读
徐飞
华为云资深总监,大数据专家
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开篇词 | 突破技术思维,站在商业的角度看问题
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001 | 西雅图IT公司之RealNetworks:一个帝国的兴衰(上)
002 | 西雅图IT公司之RealNetworks:一个帝国的兴衰(下)
003 | 以RealNetworks为例,谈谈初创公司如何应对巨头碾压
004 | 可视化分析鼻祖Tableau
005 | 从Tableau上市,看学术界和工业界人士创业
006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后
007 | 房产经纪的颠覆者Redfin:在“传统”与“现代”间徘徊
008 | 房产经纪的“协作者”Zillow:一个地产数据平台
009 | 颠覆还是协作,房地产市场上Redfin和Zillow的抉择
010 | 应用交付网络大厂F5:“一招鲜”之殇
011 | 在线差旅报销鼻祖Concur:在转型中获得发展
012 | 漫谈企业转型:在市场变迁中寻找生机
013 | 克雷公司沉浮录:行走在超级计算机市场
014 | “单一化”的隐忧:从克雷公司看“一条腿走路”
015 | Halo的开发者Bungie:与微软的聚散
016 | “卖身”须谨慎:创业公司面临的抉择
017 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头
018 | 亚马逊领导力准则之决策正确
019 | 亚马逊领导力准则之客户至尚
020 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约
021 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神
022 | 亚马逊领导力准则之选贤育能
023 | 亚马逊领导力准则之最高标准
024 | 亚马逊领导力准则之创新简化
025 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动
026 | 亚马逊领导力准则之远见卓识
027 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任
028 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩
029 | 智能音箱的战斗:亚马逊的硬件路
030 | 智能音箱的战斗:Echo攻城略地
031 | 智能音箱的战斗:语音助手Alexa
032 | 智能音箱的战斗:谷歌的杀入
033 | 智能音箱的战斗:亚马逊的战略布局
034 | 智能音箱的战斗:巨头纷纷入场
035 | 智能音箱的战斗:白马非马
036 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业?
037 | 管中窥豹之从面试看企业文化:微软
038 | 管中窥豹之从面试看企业文化:亚马逊
039 | 管中窥豹之从面试看企业文化:谷歌
040 | 管中窥豹之从面试看企业文化:甲骨文
041 | 管中窥豹之从面试看企业文化:Facebook
042 | 透过企业用人之道看企业发展
043 | 办公软件的战斗:开篇
044 | VisiCalc:第一个电子表格软件的诞生
045 | WordStar:第一个字处理软件的故事
046 | 微软:办公软件战场的螳螂
047 | WordPerfect:字处理软件的新秀
048 | Lotus 1-2-3:莲花公司的电子表格帝国
049 | 红狮会战:微软的反击
050 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司
051 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新
052 | 办公软件的新时代:微软和谷歌的战斗
053 | 异军突起的Slack
054 | 办公软件战斗的启示:内忧总是强于外患
055 | 办公软件战斗的启示:敌人的出现常常出其不意
056 | 半条命的Dota帝国Valve:半条命
057 | 半条命的Dota帝国Valve:Steam平台
058 | 半条命的Dota帝国Valve:Dota 2
059 | 半条命的Dota帝国Valve:无领导管理
060 | 半条命的Dota帝国Valve:虚拟现实
061 | Gabe Newell:Valve帝国制度的利弊
062 | 文档数据库的缔造者MongoDB(上)
063 | 文档数据库的缔造者MongoDB(下)
064 | 以MongoDB为例,看基础架构类产品创业
065 | 直面MongoDB,谈微软的NoSQL战略
066 | Hadoop三国之魏国Cloudera
067 | Hadoop三国之吴国MapR
068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks
069 | Hadoop及其发行商的未来
070 | 谷歌的大数据路:从“三驾马车”到一无所有
071 | 谷歌的大数据路:一场影响深远的论战
072 | 谷歌的大数据路:谷歌的“黑科技”
073 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文?
074 | 雅虎:大数据领域的“活雷锋”
075 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集
076 | 社交公司们的大数据贡献
077 | 微软的大数据发展史:微软硅谷研究院
078 | 微软的大数据发展史:必应的Cosmos
079 | 微软的大数据发展史:Azure的大数据发展
080 | 亚马逊的大数据故事:从先驱者到插管吸血开源
081 | 亚马逊的大数据故事:创新和拿来并存的云服务
082 | 阿里巴巴的大数据故事:数据分析平台发展史
083 | 阿里巴巴的大数据故事:流计算引擎发展史
084 | 大公司的大数据战略得失:自建轮子成本高
085 | 大公司的大数据战略得失:抱团取暖难敌插管吸血者
086 | Palantir:神秘的大数据独角兽
087| Splunk:机器大数据的分析帝国
088 | Confluent:在Kafka上飞驰的数据交换者
089 | Powerset:HBase的老东家
090 | Cassandra和DataStax的故事
091 | Databricks之Spark的数据金砖王国
092 | Data Artisans:浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink
093 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司
094 | Imply:基于Druid的大数据分析公司
095 | Kyligence:阿帕奇麒麟背后的大数据公司
096 | Snowflake:云端的弹性数据仓库
097 | TiDB:一个国产新数据库的创业故事
098 | 大数据创业公司的前景:红海创业多艰辛
099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业?
技术与商业案例解读
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154 | Y Combinator:孵化器还是培训班?

徐飞 2018-09-26
孵化器作为给创业公司提供帮助的组织模式,并非 Y Combinator 首创。很长一段时间里,“孵化器”的名声一度不好,主要是因为孵化器并不能真正给创业者带来好处,而且又在盘剥创业公司上很厉害。
Y Combinator 的横空出世,很大程度上改写了孵化器的历史,今天无数创业者都想去 Y Combinator 或者类似的孵化器,和 Y Combinator 创立前“孵化器”等同骗子的状况不可同日而语。作为硅谷最为成功的孵化器公司,Y Combinator 以其独特的孵化模式,在全世界都享誉盛名。
Y Combinator 是保罗·格雷厄姆(Paul Graham)、杰西卡·利文斯通(Jessica Livingston)、特雷弗·布莱克威尔(Trevor Blackwell)和罗伯特·泰潘·莫里斯(Robert Tappan Morris)在 2005 年创立的,至今已有 13 年。它的特殊之处在于不是一个随时入驻的孵化器,要想加入 Y Combinator,必须参加它一年两次的创业投资培训计划,每次三个月。而这个创业投资培训计划,是需要经过严格 PK 选取的。
具体来说,创业团队向 Y Combinator 提出申请。Y Combinator 邀请一部分候选团队来面试,经过严格的面试的小比例团队会被录取。当然,伴随着 Y Combinator 的名气越来越大,申请人越来越多,现在录取比例也是越来越低,甚至很多团队连被邀请参加面试也作为资历写在给投资人的材料里。
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精选留言(4)

  • caohuan
    Y Combinator 孵化器 看起来挺好,为创业者铺路,但不一定一直助推 企业进步,徐飞老师 说:以几万美金和3个月 培训 换取7%的股权,是不是太多了呢,其中看到 孵化器 有一种思维,在看不懂项目时更看重于人,人对了 可能 创业 也会很顺。

    回答老师的问题,1.如果像菜鸟一样的我 对商业 和吸引投资不懂的人 我会 选择 孵化器,然后 有师傅指导 怎么 拿钱 和 运营 、招聘 等许多环节,不用自己重新模式 2.如果是 老司机 或者连续创业者,不缺 技术、管理、经验、资金...就不用 与孵化器 勾搭,自己可以搞定,没必要 拿出利润分给他人。

    作者回复: 谢谢

    2019-01-07
    1
  • 王宁
    很想去试。第一:人家在美国。第二:门槛现在过高。
    2018-09-28
    1
  • Panda
    QQ农场玩儿过吗? 就是抄这个公司的
    2019-03-17
  • Panda
    仁者见仁智者见智
    2019-03-17
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