數據分析學習階段小結

今年6月份加入了猴子老師的數據分析學習社群，7月份在知乎上寫了自己的第一篇文章，制定了一個大概的學習計劃，算是正式開始數據分析的學習之路。相對很多同學而言，我的學習進度應該算是比較慢的，即將開始新的工作，也該對這段時間做個總結，也該繼續完成未完成的學習關卡。

先說下個人經歷：本科專業是船舶與海洋工程，12年畢業後進了國企，到17年從事船舶結構計算相關的工作接近5年，深感船舶行業甚至傳統製造業發展太有限，整體待遇水平相對於互聯網行業來說簡直是天上地下（至少對我來說是這樣的）。今年5、6月份時候總算找到了比較前沿也比較感興趣的數據行業，從零開始學起，到10月份拿到了幾個大互聯網公司的OFFER，雖然不是BAT級別的，但現階段對我這個傳統行業轉過來的人士來說已經非常滿意了，這也讓我有了重新出發的起點。

像我這種完全沒有數據分析基礎的人，我覺得最重要的是要先找到一個方向，一個學習的方向。如果在一開始無人指引只有一個所謂學習書單的條件下，學習是很難堅持下去的，可能會越學越迷茫。我是覺得這種關卡式的學習非常適合入門級別的學習，完成每關的學習任務也能得到正向的反饋，形成一個良性的學習循環。學習獎勵方面我是設立了一個旅遊用的賬戶，完成學習計劃會得到相應的旅遊用金錢獎勵。

1.R語言的學習

分析工具學的是R語言，目前R語言只學習了《R語言實戰》比較基礎的部分和一些比較常用的包，後面還會繼續學習R並補充python的知識。

與R初相識：R的數據結構與EXCEL數據導入

R語言簡單數據分析-朝陽醫院2016年銷售數據

ggplot2入門簡介

泰坦尼克號生存率預測（R），kaggle排名220

當時制定的學習計劃表是這樣的，實際完成情況比這個稍微慢一些。

2.SQL學習

SQL的學習主要是《深入淺出SQL》這本書

SQL 教程

SQL語句練習：SELECT basics/zh

3.統計概率知識

主要是《深入淺出統計學》，還需要更深入的持續學習

4.其他

嘗試去學習了一些machine learning的一些演算法，大概了解一些但缺少應用，而且在找工作的時候因為目標崗位在這些演算法方面沒有太多要求，所以就暫時不當做重點，當然這肯定會是我繼續學習的一個方面。

最後分享一下我找工作的歷程：9月20左右開始投簡歷找工作到10月20拿到幾個OFFER並確定最後要入職的公司，經歷了差不多一個月的時間。這段時間參加了大量的面試，面試之餘就是補充知識繼續學習，除了損失一個月的薪水外，總體還算充實。

1. 投遞簡歷平台我用的是智聯和拉勾，我是屬於行業跨距比較大的，總體而言智聯給的面試機會比較多，但我是基本一面後就沒消息了；拉勾給的面試機會少一些，但最後給我OFFER的互聯網公司都是拉勾上面的。
2. 面試過很多公司，規模較大的公司會更願意給機會一些，不會過分看重你之前的背景，會更願意接受跨行業者。
3. 自己想要做的目標崗位需要明確一些，我再開始的時候對這個很不清晰，幸虧得到了面試官的指點。相對而言，偏業務、運營方面的數據崗位對硬性技能的要求低一些，不然我這種弱雞肯定早早被PASS了。
4. 分析工具方面，基礎的就是R、PYTHON這些了，面試的大部分公司的數據團隊是使用PYTHON的，有必要掌握下（說的就是我）。
5. 數據分析師比較重要的還是思維，我遇到的面試官基本都會問一些具體業務場景，看你去如何思考這些事情。
6. 感覺數據方面的崗位缺口還是很多的，總會找到適合自己的

以上，是對我這段時間的小總結，可以看到已學習的內容是很少的，雖然拿到了OFFER但還需要學習的內容實在是太多太多了。工作後我會根據工作的要求調整學習計劃，更有效率的去學習。

與正在學習數據分析的小伙們共勉！