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專業完全不相關如何轉行大資料?

全職學習三個月,我成功轉行從事資料探勘建模。

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。

專業完全不相關如何轉行大資料?

¥學習方法

一、入門:

Udacity 的 Machine Learning 課程

提高對資料探勘演算法的興趣,大致瞭解思想,但付費的納米課程對剛入門的人不適合,看看精緻的視訊就好。

廖雪峰python課程

python是資料探勘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,對大資料的概念都是模糊不清的,大資料是什麼,能做什麼,學的時候,該按照什麼線路去學習,學完往哪方面發展,想深入瞭解,想學習的同學歡迎加入大資料學習企鵝群:458345782

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二、進階:

 

@Dataquest DataScience 課程

良心課程,基本把有關資料的內容都包括了,除了機器學習的內容零散不 全,初學者可以練習打程式碼學習效率非常高。

@Python 資料分析與挖掘實戰--機械工業出版社

基礎篇對資料探勘理論總結得非常全了。

@利用Python進行資料分析--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--周志華

第一遍大概瞭解,不必看得非常仔細。

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三、提升:

 

@鄒博的七月演算法課程

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實現演算法及除錯演算法的文章,其他資料科學的文章也很棒。

 

四、終結:

使用Jupyter完成自己的專案,可以是有關資料清理、資料視覺化、資料分析、演算法預測模型等。

 

五、複習:

@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複習的。

 

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

#對資料探勘很有興趣

#接近0程式設計基礎

#英語不錯

那麼這個方法也適合您!

 

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¥面試經驗

面試投簡歷時我發現有關資料方向的有這麼幾種崗位:

1.資料分析師/商業分析師----偏業務

2.資料探勘/資料建模----偏技術

3.資料工程師

第三種不討論,我學習的內容主要能應聘前兩種。

 

應聘第一種:

您一定要在簡歷中體現您分析資料後得到了什麼具體的結論,最好要有商業價值,敘述專案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:對程式設計要求低,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。

 

應聘第二種:

您一定要對每種演算法原理優缺點及使用的經驗非常瞭解,敘述專案時要體現出您資料建立預測模型的整個過程,包括特徵選擇、交叉驗證、演算法除錯等等。更高的要求是您需要能推匯出演算法。

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

 

¥總結
專業完全不相關在找資料相關工作時不容置疑處於劣勢,但機會還是有的。尤其是現在的新型資料科技公司,在這些公司,資料處於核心地位,而其他網際網路公司資料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。

 

我個人感覺雖然鋪天蓋地的新聞說大資料缺口很大,但對於國內很多企業只是在跟風做資料,並不急缺只要很有經驗的,資料這一塊做得很不成熟,好多業務都外包給資料科技公司。

所以,大資料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。
專業完全不相關如何轉行大資料?
 

Anyway,資料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!

如果您也想從事資料相關的工作,有問題歡迎諮詢我,不閒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,後期還有一系列資料探勘學習內容具體的介紹,喜歡請關注哦!

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