问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿❖辞职简要交待下背景：本科偏商科专业，研究生（一年项目）入坑IT，毕业后一年全栈开发+1年BI开发（BusinessIntelligence，商务智能）工作经验，无统计背景，编程渣（面向对象不熟练，不懂数据结构和算法）。因为对数据科学的热爱，2017年6月底辞职，10月收获数据挖掘／开发offer。辞职前任职新加坡某地产开发公司BI开发人员，用BI软件+数据库，帮助公司建立智能数据平台，其实这份工作蛮有意义的，以前几周才能搞定Excel报表，利用BI软件分分钟推送到boss们的邮箱，不要太方便（但仍旧有领导坚持用Excel复制粘贴。。）。调取数据，简单的商业数据分析也很方便。但我做的很不开心，传统公司缺乏创新基因，除了我以外团队其他同事都是做IT维护的。我渴望精进自己的技能，终极目标是成为一名数据科学家，用数据为公司创造价值。尝试过一段时间边工作边自学后，我发现效率很低，当时的工作太消耗时间和精力。下定决心，我瞒着家里人裸辞了。当时我估计自己的积蓄够撑四五个月，计划在三到四个月的时间内完成数据科学的学习并找到一份相关工作（后来意识到，当时低估了数据科学的入门门槛，同时对就业市场过于乐观）。❖计划数据科学是一个大坑，且深不可测，什么都要懂，什么都要会。参考知乎跟Quora的相关问答，同时结合TheDataScienceVennDiagram，我了解到一个合格的数据科学家需要具备以下五方面的核心能力：数学和统计（基石）编程（工具）机器学习（黑魔法）行业知识（实际应用）沟通技巧（知识传递）THEDATASCIENCEVENNDIAGRAM同时，为了记录学习进度，我把要学习的知识点整理归纳做成了技能树，每完成一个知识点的学习就点亮一片叶子。数据科学技能树❖自学formonthinrange(July,November):work_hard()▶︎七月[关键词]Python编程，线性代数基础，概率统计基础，机器学习基础1.Python学习R和Python就好比数据科学里的倚天剑和屠龙刀，几乎所有的招聘单位都要求求职者掌握其中至少一门语言。我在研究生时期有R的使用经验，但非常受不了其怪异的语法风格。反之，Python作为一门通用的编程语言，其简明规范的语法加上丰富的第三方库，很早就吸引了我。Python分为2和3两个版本，如果你像我一样刚入门学Python，不要犹豫，直接学Python3吧，Python核心团队已经宣布将在2020年停止支持Python2。>>>>用Anaconda管理Python编程环境Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理,预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理，通过Anaconda我们可以很方便的对不同项目的Python编程环境进行管理。>>>>编辑器选择推荐两个工具：Pycharm：非常强大的一款PythonIDE，商业版本收费（对学校学生和教职人员免费），社区版本免费JupyterNotebook：相当于R里面的RStudio，非常适合用来做探索性分析和绘制可视化图形>>>>熟悉Python语法@廖雪峰的Python3编程教程是入门的绝佳选择，教程后面部分难度跳动略大，别担心，装饰器等较难的部分可以先跳过去。认真撸几遍教程，手动敲几遍教程代码后，你已经掌握了Python的基础语法，可以开始学习更高级的Python编程了。>>>>了解pandas的使用pandas是用Python进行科学计算和数据处理的一个非常强大的API，它提供的DataFrame数据结构以及围绕它的一系列数据索引函数，统计函数和绘图函数，让数据的提取，清洁，读写，可视化变得更简单。课程链接：IntroductiontoDataScienceinPython此门课程不需要你有太多统计学基础，高中数学知识够用了。课程证书>>>>利用Python绘制可视化图形无论是初级阶段的数据探索分析，还是最终的分析结果呈现，抑或是模型调参，数据可视化都发挥了非常重要的作用。matplotlib,seaborn，bokeh是最常用的几个可视化库。课程链接：AppliedPlotting,Charting&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;DataRepresentationinPython课程证书PS:这门课程可以跳过，以后通过项目中练习用Python绘制图形也一样。2.线性代数知识的复习之前知乎有答主推荐Youtube上一个特别棒的线性代数视频教程，已经有人搬到了B站，戳：3Blue1Brown认真看了一遍，就算完成线性代数复习了。。3.概率和统计学知识复习统计学知识是数据科学的基础，不懂统计很容易陷入知其然不知其所以然的困境，更无法对模型结果给出具有统计意义的解释。为了重拾概率统计学知识，我首先快速过了一遍《headfirstdataanalysis》，建立对数据分析最基本的认识。接着又阅读了《headfirststatistics》，书本结合现实中的例子讲解了基本的统计学概念和常见概率分布，这本书值得好好读一读。紧接着上了Udacity的免费课程IntrotoInferentialStatistics，课后练习题帮助我巩固了之前书上学到的知识点。4.机器学习入门课程链接：AndrewNgMachineLearning虽然硕士阶段上过机器学习的课程，但长时间不用都已经还给老师了。我特别推荐AndrewNg的这门课程，是斯坦福机器学习课程C229的简化版。课程内容深入浅出，对数学基础的要求也不高，你能做简单的求导和矩阵运算就够了。课程对传统机器学习方法的原理和适用场景都作了讲解。区别于其他的机器学习课程，这门课程要求我们用Matlab或Octave动手实现算法，大部分代码都给了模板，所以你不用担心不会Matlab或者Octave。通过动手实现算法，我们能对算法的原理有更深入了解，所以千万别偷懒，作业要认真对待。▶︎八月[关键词]Udacity机器学习工程师纳米学位1.Udacity机器学习工程师纳米学位想报名@优达学城（Udacity）的机器学习纳米学位课程不是一天两天了。前期在Quora等网站上做了不少调研，觉得值得一试，恰好8月份的时候他们有促销活动，前两个月只要100美元/月，于是我决定要在两个月内完成所有课程（事实证明这完全是可行的），这样总共只需花费200美元。很多人抱怨Udacity收费过高，尤其是相比Udemy和Coursera等其他网课平台。我个人认为Udacity的课程物超所值，它提供了其他网课平台没有的服务，比如作业打分，代码审阅，简历修改，甚至还有一对一面试指导等服务。200美金/月就能享受到行业大牛指导，我真心觉得没有比这更划算的学习投资了。授课采用小段视频课程（1～15分钟）+课后练习+项目的形式，大部分机器学习知识点都有涉及，而且没有太难的数学推导，很适合初学者。如果有同学上这个课，一定要重视课后的习题和项目，从我的体验看，做项目的学习效果要好于看视频，项目提交后会有专人评阅作业，并提出改进建议。2.完善简历，Linkedin，Github我一直提醒自己，不能等觉得自己准备好了才开始找工作，因为学习是无穷无尽的。因此我从第二个月就开始了为接下来找工作做准备。Udacity的纳米学位除了机器学习课程外，还提供职业指导服务，我就是这段时间在他们的帮助下反复修改和完善了简历，Linkedin以及GitHub（老师真的很耐心），这些都为我日后顺利找到工作做出了很大贡hian。简历是你找工作的名片，记得多花时间修改。3.阅读《PythonforDataAnalysis》这本书是pandas的作者写的，里面对numpy和pandas的使用做了详细讲解，值得花时间读读。但不要企图把里面的知识点和API都背下来，最好的学习方法是快速过一遍全书重要章节，以后编程时碰到具体问题再回头翻书。到8月底我的纳米学位只剩一个深度学习的项目，和最后的大项目没有完成。所以根据我的经验，如果每天能保证至少3个半小时的有效学习时间，2个月是完全可以完成纳米学位的。PS:七，八月这两个月的学习状态还不错，心态也稳。但到了8月末的时候，我变得很焦躁，并因此中断学习，并买了回国的机票。▶︎九月[关键词]SQL，数据库，增长，国内求职八月底回国后，我先带着爸爸飞重庆，成都玩了一个礼拜。旅行结束后只在家呆了三天便马不停蹄飞往北京，这一呆就是二十天。在北京期间一直发烧生病，见了大学毕业后就一直没见面的几个好兄弟，也面了几家互联网公司，暂且不表。九月的学习效率非常差，只零零散散的根据国内面试时遇到的问题突击了部分知识点：增长黑客方面的知识ABtest及其在业界的应用阅读《谁说菜鸟不会数据分析》，熟悉运营分析的基本术语数据库知识：建立数据库模型的三大范式数据表索引的创建SQL练习（LeetcodeSQL，TheSQLTutorialforDataAnalysis）▶︎十月[关键词]算法／数据结构，新加坡求职九月底回的新加坡，那个时候开始耐不住性子，甚至心想有人给一个offer就去，不管做什么。。。先后拿到了一些面试，包括咨询公司，互联网创业公司，石油交易公司，国有企业，大学大数据研究中心。新加坡公司的面试流程不比国内，节奏较慢，整个十月我都是一边学习，一边投简历，面试的状态。1.算法和数据结构我意识到，就算是搞机器学习，数据结构／算法也非常重要，使用不同的数据结构，效率真的可以千差万别。但我那个时候已经没有时间从头开始啃算法了，我采取的学习策略是先把最基本的知识点啃下来。熟悉常见排序算法原理和运算复杂度熟悉Python基本数据结构（LIST,SET,DICTIONARY,TUPLE）的索引，插入，删除，排序等的运算复杂度熟悉二叉树，递归算法，队列，堆栈等2.Python多线程和多进程的区别及应用在面试时被问到了，因此花了些时间了解了Multi-Threads和Multi-Processes的区别，以及在Python中如何运用它们加快计算。3.leetcode简单题的练习做了一些简单的算法题4.个人博客的改版在面试时我有给面试官看过我博客上写的几个项目5.巩固统计学的知识复习了z统计，t值，f值，anova分析等知识点6.Kaggle项目做了两个简单的Kaggle项目7.一个简单的爬虫，自然语言处理项目用Python爬了新加坡某求职网站数据分析方师的相关岗位，并做了简单的数据求职市场分析。▶︎十一月[关键词]深度学习，Python爬虫11月初的时候终于等来了offer！求职期间我一共面了五家公司，最终拿到3个offer（数据挖掘研发工程师，BI开发，数据分析师），另外两家也进到了最后一轮面试，结果还算不错。最终选择了研发工程师的职位，因为新公司文化不错，并且工作内容是用数据做很有意思的事情。拿到工作offer后心理压力小了很多，但学习不能止步。1.Udacity深度学习项目通过这个项目学习了用keras和tensorflow构建深度学习模型来进行简单的图像识别。PS:到此时我的Udacity机器学习工程师纳米学位只剩最后的大项目2.Python爬虫考虑到新工作可能需要写爬虫收集数据（入职后发现不需要），准备趁着剩余不多的自由学习时间加强爬虫方面的能力。因为以前用R写过一些简单的爬虫脚本，加上有一年的全栈开发经验，学习Python爬虫进度还算快。>>>>Youtube上的爬虫教程Youtube上有很多非常不错的教程资源，入门Python爬虫我看的Youtube上的PythonWebCrawlerTutorial。讲解的特别好，虽然视频不长，但爬虫基本知识点都讲到了，还示范了如何实现多线程爬虫。这个教程我是慢慢慢慢啃完来的，直到能在不看源码的情况下自己复制实现一遍程序。已经有热情的同学将视频搬运到B站了，可惜没有字幕。。B站链接如果想直接参考源代码，戳Github>>>>阅读《WebScrapingWithPython》内容非常全面，看起来也不难，如果想对用Python爬虫有更全面的了解，推荐抽时间看看这本书。>>>>Udemy课程Scrapy:PowerfulWebScraping&amp;amp;amp;CrawlingwithPython从常用的库Requests，BeautifulSoup框架Scrapy都有介绍(Scrapy真的很快)>>>>准备udacity的最后一个项目计划做自然语言处理方面的项目❖Q&A⁍我不喜欢现在的工作，要不要裸辞自学？裸辞有风险，辞职需谨慎，请参考我另一个问题下的答案。⁍Udacity的项目怎么样，是不是完成项目就能找到工作了？不要期望完成一个网上学习项目就能找到工作，Udacity的项目很好，但是离工作要求还有距离，也许有人完成Udacity的项目后就顺利找到了工作，但每个人的基础不一样，而且人家除了Udacity的内容可能还付出了其他的努力。但如果你问Udacity的课程内容好不好，我会说非常好。Buildupyourportfoliotogethired!⁍我应该学习Python还是R？Python和R都是很好的数据科学编程语言。我推荐，如果你是搞统计或者经济金融，没有编程背景，也不想往工程方向走，那就学R。反之，假如你已有一定编程基础，喜爱编程，那我建议你学习Python。当然，时间充足且好学的你两样都学吧，你在职场上的竞争优势将更加明显。⁍学习到什么程度可以开始找工作？我的建议是，从开始自学的那一刻开始，你就应该为找工作做准备了。关注招聘信息，修改简历，开始动手做小项目。为什么呢？因为数据科学这个坑太深了，你永远感觉有东西要学，永远觉得自己还不够强，不要等待，failfastisbetterthanfaillate.⁍我需要投入多少时间才能完成学习？那我自己举例，我不是一个自控力强的人，为了创造良好的学习环境，我很少呆家里学。好在新加坡到处有公共图书馆，免费Wi-Fi的速度也还不错。我的常规学习时间是从早上10点图书馆开门，一直学到下午六，七点，中间的这八个多钟头，我都采用番茄工作法进行记录，每学习半个钟头短休息6分钟，每学习一个半小时长休息18分钟。其实，我们每个人的学习效率并没有自己想象的那么高。像我自己，一天下来能累积有效学习四个半小时就挺满意，如果能累积学习6小时我会觉得很有成就感。有效学习时间是纯学习时间，不玩手机，不刷社交网络，甚至不起身上厕所。番茄时钟记录表