學習是一件終身的事，它的目的多種多樣，在職業上有好的發展前景是其一。最近痛定思痛，給自己定了一個三年計劃，希望通過記錄的形式能促使自己堅持下去，以后爭取每周至少更新一篇學習所得。
古人云：取乎其上得其中，取乎其中得其下，取乎其下則無所得也。所以，目標定得高一些，但又不是不可實現的，相信只要堅持，滿分或是超分完成還是有可能的。
學習目的
- 數據分析師目前是一個很尷尬的崗位，狹義的數據分析僅僅是提取數據、分析數據，這一是很難產生價值，二是很容易被當前的BI軟件替代。
- 數據分析只有兩個方向，偏業務的數據分析師和偏技術的數據分析師。但對于業務的熟練度是一個仁者見仁智者見智的主觀評價，每個人都或多或少了解業務，要向別人證明你比別人更懂業務是一件較難的事。這就導致出現了業務數據分析師確實很有價值，但需求少的局面。
- 但偏技術的數據分析師就不一樣了，因為技術好不好是很好衡量的，你會就是會，不會就是不會，技術水平是熟練還是精通也很好評判。而且，在人工智能的大勢所趨下，應用機器學習、深度學習、人工智能等技術來分析通過物聯網獲得的大數據是將來的主流，更進一步，能將分析成果落地化、場景化的需求將持續增加。在這些領域擁有專業技能的人才是很難被取代的。
學習背景
- 在學歷上，本碩均是211，不至于過不了學歷門檻；
- 在技術上，熟練SQL查詢，Python可進行數據分析的全流程；
- 在理論上，對于機器學習的常見模型懂得原理，但沒有手推過，僅僅只是掉包俠；
- 在經驗上，一直都是從事的偏業務的數據分析工作，并無機器學習相關項目的經驗。但目前的新工作應該會有一些機會。
- 在年齡上，30出頭，確實不年輕了。
學習計劃
總體目標是掌握數據獲取、數據存儲、數據治理、數據清洗、數據建模、數據應用的全流程相關技術。
- 數據庫技術：掌握數據庫開發、優化相關技術，主要是MySQL和Postgresql；
- 開發語言：精通Python，熟練使用JAVA，掌握大數據和深度學習相關技術；
- 數學理論：復習數學分析、線性代數等，能手推常見的機器學習和深度學習模型；
- 邏輯思維：研究算法結構，思考算法場景化，多讀書多看源碼，等等。
加油！
