我的本科专业是生物科学,大学四年虽然忙忙碌碌、勤勤恳恳地学习专业知识,也获得过很多次奖学金,但最终收获的是满满的空虚。临近毕业,班级大多数同学都选择了保研,少数选择了跨专业考研(有计算机,有金融),对于跨专业考研的同学,我很佩服,佩服他们的勇气以及毅力,而我却选择了最安逸的道路--外保,最终保到了中科院,大学对于我来说是象牙塔,而我又在塔里面呆了很久,渐渐地感觉到自己与社会有明显的脱节。
在大四来中科院实习的过程中,才慢慢对自己、对社会有了新的认识,开始看招聘网站,看社会需要的人才类型,最终选择数据分析的学习道路,我深知自学的道路是痛苦的,但量变终将造成质变,即使是剥一层皮的过程。学习知识总是有用的,在学习数据分析的各项知识、技能的同时,还可以自己慢慢调整学习轨迹,找到最适合自己的定位,以下是从2018.7.1开始的学习计划,为期一年(研一),希望自己能有所提升!
第一部分 统计学 (2018年7月1日-8月20日)
1. 教材 《商务与经济统计》、《深入浅出统计学》、《概率论与数理统计》
2018.7.2-2018.8.15
2. 总结学习内容,写总结性文章
2018.8.10-2018.8.15
3. 周末多用Excel进行案例分析,并word和PPT制作分析报告,掌握EXCEL进行数据清洗、分析、可视化的流程。
4. 课程:网易云课堂、优达学城 统计学(免费)
第二部分 MySQL学习 (2018年8月20日-8月31日)
1. 教材 《深入浅出SQL》,学会基本的语句
2018.8.20-2018.8.27
2. 习题 2018.8.27-2018.8.31
3. 教程: 网易云课堂
第三部分 Python编程语言学习 (2018年9月1日-10月30日)
1. 教材 《父与子的编程之旅》、《Pyhon基础教程》
2018.9.1-2018.10.15
2. 总结学习内容 2018.10.15-2018.10.17
3. 教程 Coursera、优达学城、网易云课堂
第四部分 利用Python进行数据分析 (2018年11月1日-12月15日)
1. 教材 《利用Python进行数据分析》 4-8章
2. 写总结文章
3. 教程 优达学城 数据分析(免费)课程
第五部分 Python爬虫 (2018年12月15日-2019年1月30日)
1. 网上的教程以及案例
2. 写总结文章
3. 尝试从网上爬取数据
4. 教程 Coursera、优达学城、网易云课堂
第六部分 机器学习1 (2019年2月15日-3月30日)
1. 教材 《深入浅出统计学》、《机器学习实战》
2. kaggle 泰坦尼克项目
第七部分 数据可视化 (2019年3月30日-4月15日)
1. 教材 《利用Python进行数据分析》 第9章、Seaborn文档
2. 完成Kaggle共享单车项目描述分析部分
第八部分 机器学习2 (2019年4月15日-5月30日)
决策树、回归树、随机森林等
1. 教材 《机器学习实战》相关章节
2. 课程 优达学城 机器学习入门(免费)课程相关部分
3. kaggle共享单车项目预测部分
之后的学习中会适当更改学习计划,来调整自己的学习状态,丰富自己的知识储备,加油!