1、在选择数据分析师这条路之前,一定要思考再三,虽然这条路看着光鲜靓丽(至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少),但也是一条艰难前行之路,充满着未知、荆棘和困惑,尤其是对于文科出身的我,付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……
2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别,这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因,因为社科或文艺类专业,很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划),但是并不代表文科生没有任何机会,因为大学以前,其实我们都没正式接触过编程或统计学,大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友,兴趣和决定也是重要因素,不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
3、如果你要坚定的选择这条路,就必须克服各种依赖症,比如安装一个R语言或Python软件,从庞大的数据中得出客观的结论过程,用学到的知识去分析数据的价值等等,一定要动手动脑去实战,不要单凭以前的文科思维(更注重思维的创造和个性的发扬),理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面,百度、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门;
4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端,只学不练假把式,只有直接用于实战,才能看出来你学的东西到底有多少能够落地,能够用于提升业务的价值;
5、在求职以前,倘若时间允许,把R语言、Python(数据科学相关模块)、SQL(可以选择一个平台,比如MySQL)这三大关卡早点过了。(如果你不想再天天加班补的话);
6、如果你还是在校学生,学会分清各种事情的轻重缓急,比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课,各种……的无效应酬社交,如果全部都用在数据分析的学习上,你会发现你的时间多了很多,自然你也可以更早地追上同行的脚步;
7、脚踏实地的去走自己的路,不会的多写、多看、多问(问真正有价值的问题)、多总结、多交流,给自己足够的转行周期(如果你是科班出身的【统计、数学、计算机】,也许会走的顺风顺水,但也不可以掉以轻心,倘若不是,请一定要慎重选择,起码要给自己一到两年的转行缓冲期【具体视自己的专业背景和技术实力而定】,什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能,你自己敢信嘛?)
8、学会融会贯通不同领域的知识,触类旁通、横向迁移,这样学起来才有越学越有通透的感觉,否则你只能增加笔记本的厚度,徒增烦恼罢了。
其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有,但任何的时间节点上,倘若一直停滞不前、犹豫不决,那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩,一路上也是披荆斩棘,但时光不负我,付出终究收获成果!愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。
相信很多数据库入门的新手们在学习数据库方面都存在困惑,本文列出了一个非常完整的数据库学习路线,并对数据库学习过程中的细节进行详细指导。希望能够成为大家学习数据库过程中一份纲领性的教程。
本回答来自:数据库怎么学?数据库学习零基础入门指导_树懒学堂
数据库知识要点学习新手学习数据库务必把握的知识要点:
数据库的安装下载:了解数据库的环境变量,文件目录构造。
数据库网络服务器的启动,登陆与登出。
数据库常用命令及语法标准。
数据库基本数据类型与数据表的实际 *** 作。比如,数据表的增删、单表查寻、多表查询等。
数据库运算符和函数,比如,日期函数,时间函数,信息函数,聚合函数,数据加密涵数,自定义函数等。
数据库存储过程,存储过程的调度。
数据库每个存储引擎的特性。
数据库事务管理的定义和应用等。
数据库管理权限和用户管理等。
数据库学习材料推荐:1.《MySQL必知必会》
这书讲的十分全,从基本要素,到查寻到插入新建表,用户的管理方法,都是有实际的事例,特别适合没有基础的同学们来学习Mysql,总而言之这本书学习的方式 便是:
掌握数据库的基本概念
按照示例进行练习
2.《SQL必知必会》
纯新手必读,这也是Amazon上最热销的SQL书籍的汉化版,写的很轻快,定义十分清晰。这本书用于学习关系型数据库也非常好,基本概念比大部头的教材内容说得清晰得多。
网站推荐:树懒学堂_一站式数据知识学习平台
1、 自己在windows和linux上安装了mysql,自学linux的基础知识,学习mysql的最基础的知识,即怎么写sql,存储过程,表的设计等,从0到熟悉大概花了3个月 ,推荐《mysql入门很简单》。2、系统地较为深入地学习mysql的sql优化,备份和恢复,参数优化,架构优化,硬件层面的优化,高可用方案,复制技术等等,这段时间你不一定能实际接触到这些,就像我当初那样,肯定没什么公司招一个小白。
我选择自己看书,推荐《高性能mysql》,里面所有的章节都需要看一遍,以现在的水平肯定看不懂,但需要知道大概怎么回事,为后续的找mysql初级dba的工作打一个铺垫,这个过程大概也需要3个月。
3、 纸上得来终觉浅,完成以上两步,我开始准备找一份mysql相关的工作,而不是天天用着excel表格做着select * from table_sb这样的工作。
当然我这么猥琐的人肯定不会裸辞,该画的电路板也一样画,业余时间开始投初级mysql dba的工作,并且不间断地学习,网上各种找mysql面试的相关题目(实际上我当时完全没有任何实战经验),陆续收到一些面试,凭借之前自学的mysql知识,开始胡乱吹牛逼,先混进去再说。
你不做mysql实际相关的工作,永远也不知道自己之前认知的db知识有多幼稚。
友情提示一点,一般公司都没有专职dba的,所以面试的时候一定要自信,其实你学了这么多,虽然毫无实战经验,理论知识很大概率比面试你的人牛逼,所以各种吹,我就这样真正进入初级dba的圈子(由于这时对linux还处于cd ls的水平,所以之前也根本没做过运维),这个边工作边找工作的过程又持续了2个月。
4、真正进入互联网,接触生产环境后,这是我进步最大的时候。
第一步需要将之前所学真正地应用起来,并且应用的过程中,再回头看之前的书籍,这时候需要真正去理解,而不是似是而非,一知半解。
这时再推荐《高性能mysql 第三版》,全本再看一遍,这时需要全部看懂,另外还有《mysql技术内幕:innodb存储引擎》等等。
总之这段时间就需要开始关注mysql一些细节了,比如db故障处理,高可用,负载均衡等等的具体实现了。
另外,linux的知识同步也要深入去学习,至少会写shell脚本,常见的linux知识等,我在这花了1年多;
5、 dba的工作一般是非常轻闲的,毕竟不是大公司,技术能力有限,该学的也学得差不多了,接触不到海量数据,高并发等比较锻炼人的场合,于是我又准备跳了。
于是来了公有云,现在每天运维万多个db实例,平均每天处理5+个紧急db故障,几乎mysql会遇到的问题,感觉都遇到了,能感觉到技术实力和经验也在每天都在积累,在进步。
但是感觉还是欠缺了很多,下一步就看你选择了,是再去研究源代码,底层原理的东西多点,还是数据库运维和应用多一点,就比如业界姜承尧,何登成与叶金荣的区别。
由于我的历史原因,对c++等几乎不懂,平时也用不到,所以看代码等事实际太累,于是我再去学mongodb,接了公司mongodb运维的活,算是在广度上的一个扩展,万一哪天mysql不行了呢
6、 总之,对于db小白来说,最重要的一点就是,学习的过程不能断。
PS 上面的方法比较野路子,适合没什么基础的童鞋,如果本来就是DBA,比如从oracle转到mysql,那么建议直接看mysql官方文档,而官方文档是db达到一定水平后必看,出问题时必查的权威文档。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)