前几天开始考虑转行到data science，在网上做了一些research。总结下来，要重新学习很多新的知识，在编程，统计和表述方面。罗马不是一天建成的，这些知识不可能短时间内全部掌握，只能抽丝剥茧，一点一点开始学习。
这段时间看到最有用的帖子，是一亩三分地上的KK的帖子。她总结的一句话： 简历上（+脑子里）如果有这些：你找工作基本没有问题：
T-test, Regression, ANOVA, Logistic Regression, DOE, Machine Learning, Data Mining, MapReduce, SQL, R/Matlab, Python, Java。 我将这作为我未来6-9个月学习的最终目标。
我有数学和地球物理两种专业的不同学位，对于我来说，统计不属于难度高的级别，暂且留到后期再复习。现阶段我用来编程的语言是fortran，没有接触过python和java，因此，我打算从phython开始学习，掌握基础知识后，用leetcode刷题。后期再初步学习Java。 前天开始学习Udacity的课程，计算机科学导论，浅显易懂，并有配套quiz和homework,可以作为入门。大概两个星期内可以学完。该课程结束后，继续学习CS215和CS212，并配套leetcode简易题型。leetcode按照tag从array开始刷，做几道类似的题型可以达到举一反三的效果。
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