关于4月~8月份的数据分析、数据挖掘学习

一、方向的抉择

按照大趋势，所有的行业、岗位职能职责、技能要求，都在指向一个方向：人工智能。

在这个快速发展的时代，如果不保持积极学习的习惯，真的一下子就被淘汰了。所以我当然选择做一个终身学习者，为以后想要的生活奠定基础。

转眼之间，我也毕业两年了。一开始我压根不懂什么工作方向，公司所处在的行业，未来的前途发展，对于我来说，就是把工作做好，销售就销售，财务就是财务，采购就是采购，搞技术的就是搞技术的。现在才终于明白到，选择一个圈子的重要性，想要高薪想要在社会上独当一面，就必须选择一个行业一个圈子，在里面生根发芽，不断提高自己的影响力，努力成为行业中的专家，这样子才是所谓的获得高薪职业岗位，并且独当一面。

还算幸运的是，我虽然目前处在一个自己不熟悉的行业，但是我是一个做业务的，跑项目的，与大客户大交流的职业岗位，这也培养了我业务学习能力，以及可以看到整个大市场需要的怎么样的人才与能力，怎么样可以获得他人的信任支持。所以我也是看到了大数据对于人工智能的重要性，所以我决定提升自己，培养数据分析、数据挖掘的能力。

目前已经学习了SQL/MySQL，以前从来不会点开的文章，从来看不懂代码语言，现在都产生了浓厚的兴趣。

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二、具备的能力

看了阿里的雄驹视频，让我对后面的学习之路有了更深刻的了解。

1.数据分析师要忘记自己是一名数据分析师，要把自己当做一个业务，去了解整体的运作与规划，参与到各项工作。数据分析本身不是重点，我们的最终目的都是为公司提供决策建议与相关理论、数据的支持。

2.一定要具备的技能有

（1）数据库语言：MySQL等目前主流的语言。

（2）编程语言：Python或者R语言。

（3）前端的编程语言：C++或者Java

（4）可视化的工具

（5）机器学习、深度学习

（6）SAS/SPSS建模工具。

3.经历方面：

（1）具备项目经历，对整个项目要特别了解。

（2）kaggle、天池数据大赛的经历，这个很是加分。

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三、接下来的安排

根据上面的就已经很清晰的能力要求，我也是根据这些设立了相关自己的规划。

方向我会选择金融或者互联网软件产品的数据分析、数据挖掘。

（1）python 4周

（2）学习python的基础数据包，就开始参加“100天机器学习”的项目。

100天机器学习

（3）同步开始进行猴子老师安排的课程。

（4）完成机器学习中的无监督学习，就开始寻找比赛队伍，参加数据比赛，至少完成一项完成比赛项目。

（5）准备简历，争取赶上2019年的秋季招聘。

关于数据集的选择：

金融方面：

我初步会继续使用拍拍贷的数据来练习操作python。

后期我会尽可能的寻找关于反欺诈、评级模型等相关数据来练习。

互联网软件方面：

重点放在后期的比赛当中，大厂很看中项目落地，简单的数据操作练习项目是完全达不到他们认可的标准的。

也希望我们能完成我的计划安排。

后期会开设动态的文章，来记录我参与的“100天机器学习”

希望能在B站、YouTube制作视频分享我参加的比赛相关心得。