理科小姐姐要转行！学习3个月总结，知识只是意外奖励，最宝贵的财富是这些

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收藏 2019-04-04

   2017年9月我开始寻找自己未来的方向，最后发现数据分析是适合我的，于是2017年11月开始我辞职转行到互联网行业做了运营部的小职员，并在同时搜集大量的资料来寻找数据分析培训课程，最后选择了这个专业低调的CDA数据分析师机构，毕业后从事数据建模工作，我很庆幸自己的选择。

   2018年11月经过一年的思考和对比最终参加了CDA 41期数据分析就业班；虽然我是理科出身，但是对于学习土木工程的我来说学习这些是完全的转行啊；从开始的期待、彷徨、害怕、甚至于怀疑课程的深度到后来的惊讶、惭愧、自豪等等这一系列的态度转变都是在CDA完成的。可以说成为数据分析师没有想象中那么难，同时也没有你看到的那么简单。

   严格来说，CDA的课程是很科学的，由浅入深循序渐进。开始是适合初级分析师的BI、可视化等这些使用率高、统计性强的课程；如果说这部分只是前菜的话，那接下来很长一段时间都是主食的储备材料阶段：所有可能用到的软件的编程基础，例如python、spss、MYSQL等等；接下来就是真正的主食部分：算法及其应用；最后的部分是把之前学习的内容整体串连起来的数据分析思路和流程以及实际案例的讲解和演练。

   三个月的CDA学习旅程对我来说是痛并快乐着，要掌握所有的数学、编程语言以及机器学习算法等内容，知识量非常大，你需要在有限的时间里吸收庞大的知识，可以说是非常紧凑的。在这里我想和大家分享一下我的感受和总结的方法：首先要说的是一切科学都是从基础牢固开始的，这是绕不过去的，所以想学好数据科学算法首先你的数学和统计学基础要打好，这部分课程里有安排，例如线性代数、假设检验、微积分、数理统计等；当然也是我的痛点，原因很简单理论性太强让学习很枯燥，但当你进入算法学习阶段的时候你会很怀念你的统计学老师的！！

   复习参考顺序是：Power BI——数据库——统计学基础——编程基础——机器学习算法——数据分析思路和案例分析，其中统计学基础和编程基础是需要你在学习的当下就要尽量多掌握的，当然全部掌握是最理想的；而数据分析的思路将是你日后工作的主线；BI和数据库在课程结束时需要复习的。我个人的学习节奏是每天跟着老师上课的内容进行第一遍的学习，在晚上自习时间会复习白天的学习内容和整理笔记是第二遍的梳理，白天的知识量很大，晚上复习的时间很紧张的，但也很主要这是个消化的过程，周末时间我会用来预习下一周的课程是对要学习的内容掌握大纲。在整个课程结尾时期老师会安排毕业案例的实操，接下来就是你放手一搏的时候也是检验你学习成果的时候了，我建议大家要全力以赴去完成这个演习，它会反映出你的软肋同时也会是你日后找工作的砝码；在这里很自豪的和大家分享：在41期培训结束的时候我带领我们第5组取得了毕业答辩的第一名。当我完成学习回到家时，父母感慨到：这三个月的学习让你心态的转变和学习习惯的养成是你得到的最宝贵的财富啊，而学到的知识是这个学校给你的意外奖励啊！为妈妈点赞，为CDA点赞！！

   步入工作后，发现数据分析往往需要和业务结合，企业需要更有效的手段，来完成对越来越庞大的数据进行收集、整理、分析，从中获得所需资讯；同时，对数据价值的发掘也亟须得到业务层的验证。企业对于数据应用分为：数据沉淀和决策应用。而所有的一切，都需要企业根据自身的业务特点来进行规划自身对于数据应用的未来。甚至随着企业决策的自主化和自动化程度越来越高，最终企业的数据平台不仅能够事先预测，而且将更加具有“自我意识”和“感知”能力。

   总而言之，从宏观角度来看数据分析将会让人类的生活工作更智能化，对未来的预知能力也不再单单凭借‘经验’而言；从个人利益角度来看，数据分析响应了未来发展的趋势，也实现了自身的价值，也可以成为业务和技术的综合人才；既不管从民族大义还是从个人小利来分析都是利大于弊的。

   忧愁是可微的，快乐是可积的，在未来趋于正无穷的日子里，幸福是连续的，对你们的祝福是可导的且大于零，祝你们每天快乐的复合函数总是最大值。

   如果你工作中遇到了瓶颈，想扩大自己的知识版图，先人一步，学会数据分析技术，感兴趣的朋友赶紧咨询赵老师。

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