先給自己定個小目標———數據分析學習入門

寫在最前面

24號晚上入群，第一關作業卻遲遲未做，忙是一部分原因，另外就是對新事件的恐懼。我懂自己，太多事情虎頭蛇尾，興緻勃勃的開始卻總是馬馬虎虎結束，甚至有些事情有始無終。但這一次我得逼自己一把。

背景分析

從13年畢業到現在已經過去4個年頭，作為教師，也已經工作4年多，工作周期半年一個大循環每周一個小循環，就這樣一直重複。我並不喜歡現在的工作，雖然工作認真，但認真工作的動力只能算作是「附屬內驅力」或者「自我提高內驅力」，是為了證明我不比別人差和得到那份工資。想想就這樣重複著直到退休，真的挺乏味的。而且教師的工資待遇真的只能用清貧來形容。所以在工作這幾年中很多次都想過辭職，由於專業的局限很多次有放棄了。

慢慢我發現，即使我認真工作，但是缺少那份鑽研的精神，我也很難超過（趕上）那些熱愛教育事業，為實現自我價值甘願奉獻的同事。而且最後的薪資待遇，也遠不如他們。那為啥還不早點辭職，賺錢或者做自己喜歡的工作總得有一樣吧。加上這個學年剛開學就發生了一些不愉快的事情，讓我確定體制內能力和回報並不成正比。這讓我重新決定辭職。九月份就買了兩本書，打算學習當下最熱門且對新手最友好的語言Python，然後辭職去當個程序猿。畢竟剛上大學那會就打算考計算機系研究生。但沒有堅持下來。前幾年也在coursera上選學了Python入門課程，也是由於沒有堅持下來。到現在學的都忘的差不多。

以前對計算機領域了解不多，只知道計算機發展到現在裡面的分支很多。但是慢慢發現直接找關於Python的工作很難。而對於專業小白，數據分析相對入門簡單。加上現階段「大數據」「互聯網+」等辭彙頻繁出現在我們的身邊。我們卻並不了解什麼這到底是什麼。想起去年大概也是這個時候，辦公室一40多歲的女老師看了手機里的關於大數據的新聞，說我是年輕人應該懂這些東西，就來問我什麼是「大數據」，我也不知道怎麼解釋，就給他舉了一個例子「今天你進淘寶看了幾條裙子，等你明天又進入淘寶發現首頁給幾條類似風格同等價位的裙子供你選擇，這就是淘寶記住了你的搜索記錄分析出你要找的裙子的大概參數，如品牌、價格、款型、顏色等，然後在他系統已經儲存的海量商品信息種給你匹配出能滿足你需求的裙子推薦給你。」我當時想到的就是李楠發布魅藍一款手機時說是根據淘寶大數據分析得出青年人最喜歡的手機樣子。不就是收據數據、處理數據、提供需求。現在想起來我好像沒有回答到點上，我回答到應該是數據分析的步驟。

聽完冬吳相對論關於「大數據」的兩期節目。我知道傳統製造業中已經產生了大量的數據，其中當時認為有用的已經被我們及時使用了。但是看似「無用」的數據，在我們互聯網時代並非無用。《紙牌屋》的製作公司Netflix之所以能從租碟子到現在自己生產影視作品，轉型的如此成功，也得益於數據分析製作出一系列手中不同人群的影視作品。還有包括我很早就關注的一個知乎專欄《新一線城市研究所》很多例子讓我好奇和著迷這些數據處理的過程儘力過什麼。我想也只有自己踏入這一行業才能了解更多。

學習任務&計劃

計劃是明天暑假（11月--明年7月）找工作，然後辭職。對數據的好奇，但是對這行業卻很陌生。所以從最基礎的學習。也就是我的第一關任務《零基礎入門方法》——Python語言

學習資源：

1. Python編程從入門到實踐前11章（之前自己買的書）&利用Python進行數據分析
2. 騰訊課堂里的《深入淺出帶你學Python》

學習計劃：

由於今年是畢業班班主任，只有晚上周末有時間看書。按照每周一章時間看完要花三個月。

• 按照時間表執行這會佔用太多時間。對於內容少的章節縮短時間。
• 上班碎片化的時間太多，為了縮短時間，從下周開始會到書或者pad去學校。
• 爭取時間控制在2-2.5個月。

至於獎勵還沒想好，先用番茄代替。一個番茄代表任務的20%。初步計劃一個番茄代表100元。等到學期末就差不多獎勵自己一部iPhone X。（今天也搶購了，要等到11月28號發貨。為了激勵我完成任務，果斷取消訂單）

為了我的目標奮鬥！！！！

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