專業完全不相關如何轉行大數據？
我本科所學為設計專業，畢業第一年也是專業對口，個人不喜歡也不滿意。工作幾個月後我決定轉行。
￥學習方法
一、入門：
Udacity 的 Machine Learning 課程
提高對數據挖掘算法的興趣，大致了解思想，但付費的納米課程對剛入門的人不適合，看看精致的視頻就好。
廖雪峰python課程
python是數據挖掘國內用的比較多的語言，比R應用廣，廖雪峰python課程非常通俗易懂。
很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麽，能做什麽，學的時候，該按照什麽線路去學習，學完往哪方面發展，想深入了解，想學習的同學歡迎加入大數據學習企鵝群：458345782
二、進階：
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@Dataquest DataScience 課程
良心課程，基本把有關數據的內容都包括了，除了機器學習的內容零散不?全，初學者可以練習打代碼學習效率非常高。
@Python 數據分析與挖掘實戰--機械工業出版社
基礎篇對數據挖掘理論總結得非常全了。
@利用Python進行數據分析--機械工業出版社
有numpy,pandas,matplotlib庫的內容，在Dataquest學習時可以參考這本書。
@機器學習--周誌華
第一遍大概了解，不必看得非常仔細。
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三、提升：
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@鄒博的七月算法課程
講得非常詳細，順便可以補一下數學基礎。
@www.analyticsvidhya.com
這個網站有很多使用sklearn實現算法及調試算法的文章，其他數據科學的文章也很棒。
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四、終結：
使用Jupyter完成自己的項目，可以是有關數據清理、數據可視化、數據分析、算法預測模型等。
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五、復習：
@概率論與數理統計&線性代數&高等數學少部分
看您的數學基礎，我是先把前面那些學完最後復習的。
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我學習時也參考了很多大神的學習心得，他們多是計算機或是數學專業的，轉行方法其實不適用接近0基礎的人，推薦的很多書只適合有一定基礎閱讀的朋友。
如果您和我一樣：
#有不錯的數學基礎
#對數據挖掘很有興趣
#接近0編程基礎
#英語不錯
那麽這個方法也適合您！
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￥面試經驗
面試投簡歷時我發現有關數據方向的有這麽幾種崗位：
1.數據分析師/商業分析師----偏業務
2.數據挖掘/數據建模----偏技術
3.數據工程師
第三種不討論，我學習的內容主要能應聘前兩種。
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應聘第一種：
您一定要在簡歷中體現您分析數據後得到了什麽具體的結論，最好要有商業價值，敘述項目時請圍繞這個點來講，這些公司都非常重業務，在我看來就像是新型的市場營銷。
優點：對編程要求低，會SQL即可，Python加分，表現出強學習能力就差不多了，對商業敏感的人學2個月應該就可以去了。
缺點：薪資偏低，比傳統行業略高，後期一般人上升有限。
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應聘第二種：
您一定要對每種算法原理優缺點及使用的經驗非常了解，敘述項目時要體現出您數據建立預測模型的整個過程，包括特征選擇、交叉驗證、算法調試等等。更高的要求是您需要能推導出算法。
優點：薪資較高，具有挑戰性，後期有上升空間。
缺點：學習難度高，對數學基礎要求高
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￥總結
專業完全不相關在找數據相關工作時不容置疑處於劣勢，但機會還是有的。尤其是現在的新型數據科技公司，在這些公司，數據處於核心地位，而其他互聯網公司數據是輔助其他部門而生的。面試時需要充分準備，你得向面試官證明你的專業能力。
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我個人感覺雖然鋪天蓋地的新聞說大數據缺口很大，但對於國內很多企業只是在跟風做數據，並不急缺只要很有經驗的，數據這一塊做得很不成熟，好多業務都外包給數據科技公司。
所以，大數據這塊蛋糕目前只是看著大，可食用的不夠多。但未來需求增長應是肯定的，如美國現在需求量非常大，國內的發展總是滯後的。
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Anyway，數據相關的崗位普遍薪資比傳統行業高得多，晉升快，只要你喜歡，一切會非常值得！
如果您也想從事數據相關的工作，有問題歡迎咨詢我，不閑聊有問題總結後提問哦，希望理解，畢竟每個人都只有24小時！希望這篇文章能對您有所幫助，後期還有一系列數據挖掘學習內容具體的介紹，喜歡請關註哦！
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專業完全不相關如何轉行大數據？