前言:
2022年即将过去过去1/6,经过前期的练习,针对数据分析方面对Python的要求,基本已经达到。这段时间的重点是,选择一条 技能累积的Path走下去! 关于学习路径的搜索,比较,网络上信息十分繁杂,所以最终确定采取什么路径,十分困难。这里写下自己的一些思考:
首先回到问题的本源:如果从零开始,甚至于学历只有高中,是不是可以快速入行,比如在数月内?对于从零开始的人来讲,其中最大的困难是什么?
首先,从各方面汇总的信息来看,从低阶开始入门,短期(3-5个月)是可以入行的。
再者,不过从描述来看
1. 需要掌握的技能相当多,网络上资源极度分散,所以有对信息极强的筛选能力以及较强的专注力有相当的要求。
2. 国内因为这行火热,培训平台确实也产出了不少「行业入门者」, 所以要想脱颖而出,除非有过硬的技能;
当前我的路径:
1.先从Dataquest的互动式学习平台,选择了 Data Science Path,购买了一个月的使用服务,预期一个月的时间完成这门课程。脱产式,每天6个小时以上的学习强度,预料是足够的;
2. 这部分进行的同时, 加强Excel使用操作。使用Coursera平台上面的Excel Basics for Business。
3. 完成Dataquest后,根据其中所涉及到的技术点再分别针对性提升(参考Mooc平台以及国内端拉勾网等)
4. 每天的学习心得记录暂时放在 电脑自带的Notes软件中,而代码段除在在 学习平台上,均在 Jupyter Notebook中有备份,方便后面自己复习代码与笔记。
题外:
这段时间睡眠有点小问题,因为10点前结束电脑工作,到10点半大脑还安静不下来,入睡困难,然后次日整个人精神不好。昨天开始做了小调整。就是在晚上9点到10点间,至少半个小时出去运动下,睡前除了和老婆视频聊天,不刷手机。昨天试了一下,果然次日醒来感觉人精神很多。今天尝试6小时的高强度学习.
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