¿Qué tan difícil es para un novato aprender a ser analista de datos?
El siguiente es el viaje de vida de un estudiante novato de artes liberales que pasó al análisis de datos. Lo comparto con ustedes. Creo que puede proporcionar alguna inspiración o referencia para amigos que se encuentran en una encrucijada en la vida. personas que se encuentran en un período de confusión e incertidumbre.
1. Antes de elegir el camino del analista de datos, debes pensarlo dos veces. Aunque este camino parece glamoroso (al menos el salario y los ingresos profesionales no son mucho mejores que los de otras industrias), también es un camino. El difícil camino que tenemos por delante está lleno de incógnitas, espinas y confusiones. Especialmente para mí, que tengo una formación en artes liberales, el esfuerzo que hago es varias veces mayor que el de los hombres comunes en ciencia e ingeniería...
2. Aunque el análisis de datos es La industria tiene una cadena natural de desdén profesional (existen diferencias reales en las habilidades de pensamiento lógico, la aceptación del lenguaje de programación y las estadísticas matemáticas básicas en las artes y las ciencias liberales. Esta también es una razón importante por la que el Partido A Confía más en personas con experiencia en ciencias e ingeniería, porque las carreras de ciencias sociales o literatura y arte son especialidades, muy pocas escuelas seguirán estrictamente la lógica matemática para formular planes de capacitación curriculares para los estudiantes), pero esto no significa que los estudiantes de artes liberales no tengan ninguna oportunidad. , porque antes de la universidad, nunca habíamos tenido contacto formal con la programación o la estadística, y los estudiantes universitarios son más Se trata más de mejorar el pensamiento que de una excelente capacidad de investigación profesional. Por lo tanto, para los amigos que se especializan en artes liberales, los intereses y las decisiones también son factores importantes. No puede negarse basándose únicamente en antecedentes profesionales objetivos.
3. Si desea elegir firmemente este camino, debe superar varias dependencias, como instalar un lenguaje R o un software Python para sacar conclusiones objetivas de grandes cantidades de datos. así sucesivamente, debes usar tus manos y tu cerebro para practicar. No te bases únicamente en el pensamiento de artes liberales anterior (que presta más atención a la creación del pensamiento y el desarrollo de la personalidad). Porque este tipo de hábito de aprendizaje determina que aquellos que estén interesados en sus pares definitivamente lo dejarán atrás. Baidu, Google y Stack Overflow siempre le abrirán sus puertas de forma gratuita;
4. Práctica práctica y proyectos de participación en pasantías. Es un muy buen comienzo para la ciencia de datos o el análisis de datos. Solo aprendiendo y no practicando trucos podrá ver cuánto de lo que ha aprendido se puede poner en práctica y utilizar para mejorar el valor. el negocio; solo aplicándolo directamente en el combate real;
5. Antes de solicitar un trabajo, si el tiempo lo permite, supere los tres obstáculos principales del lenguaje R, Python (módulos relacionados con la ciencia de datos) y SQL. (puedes elegir una plataforma, como MySQL) lo antes posible. (Si no quieres trabajar horas extras todos los días para compensarlo);
6. Si todavía eres estudiante, aprende a priorizar varias cosas, como todo tipo de marketing aburrido que atraiga. la gente asiste a conferencias y da regalos después de escuchar clases de lavado de cerebro, varias... redes sociales ineficaces, si todas se utilizan para el análisis de datos de aprendizaje, encontrará que tiene mucho más tiempo y, naturalmente, podrá ponerse al día. con tus compañeros antes;
7. Sigue tu propio camino con los pies en la tierra. Si no sabes cómo, escribe más, lee más, pregunta más (haz preguntas realmente valiosas). Resuma más, comuníquese más y tómese el tiempo suficiente para cambiar de carrera (si es especialista). Tener experiencia en estadística, matemáticas o ciencias de la computación puede llevarlo a una carrera sin problemas, pero no debe tomarlo a la ligera. Elija con cuidado y tómese al menos uno o dos años de período de reserva de cambio de carrera, dependiendo de su experiencia y habilidades profesionales. Depende de su fortaleza. ¿Cree que puede dominar el aprendizaje automático en 7 días y la inteligencia artificial en 3 meses? )
8. Aprenda a integrar conocimientos en diferentes campos, aprenda por analogía y transfiera horizontalmente, para que pueda aprender mejor, más transparente se sentirá. Sólo aumente el grosor de su portátil, lo que sólo aumentará sus preocupaciones.
De hecho, todo el mundo tiene la alegría y la lucha de los estudiantes de artes liberales que aprenden análisis de datos o cambian de carrera sin fundamento, pero en cualquier momento, si permaneces estancado y vacilante, entonces todo eso puede o puede será posible. Se perderán oportunidades. Afortunadamente, aunque estaba confundido y enfrenté obstáculos en el camino, el tiempo valió la pena y finalmente obtuve las recompensas de mi arduo trabajo. Les deseo lo mejor a todos los estudiantes de artes liberales que quieran ingresar a la industria del análisis de datos o cambiar de carrera.