手把手教你制定新年计划，一年时间成为数据牛人！

新的一年又开始啦！大家是不是满怀期待，希望做出一番成就来呢？大部分人在新年伊始制定新一年的学习计划，却很难完成。专家告诉我们，把计划定量、拆分成小目标，完成的概率就会大的多。具体到数据领域，我们该制定什么样的计划，看看KUNAL JAIN的分享吧！

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数据科学家的职位在这几年一直供不应求，但如果你想进入这个行业，去谷歌搜索你会发现不知道该如何做。有太多的资源，太多人提出不同的建议，让初学者不知道该从何入手。

如果你面临这样的问题，让我们在2016年开始改变。一个年度计划可以事半功倍。这个计划的目的是让你用一年的时间成为数据科学家，如果你能花更多的时间当然更好。

TIPS:这个计划是为那些有较少时间学习想转行的人准备的。如果你确定每天有很多的学习时间，你会更快的完成这个计划。

1月-2月

在开始整个的学习之前问自己“这真的是我希望做的吗？”

我应该做什么？

• 加入数据相关聚会

• 关注一些行业牛人的网站、博客

• 了解更多关于数据科学家的工作职责和需要的技能

• 看看商业分析系列书籍

检查：

在2月底，你会得到上面的答案。如果答案是肯定的，你就可以接着往下做啦！

3月-4月

三月是提高自己的月份。学习统计学、代数、概率知识。你将要在模型预测&机器学习方面用到这些知识。

我应该做什么？

• 在学习网站Udacity上学习推理和描述统计学

• 在可汗学院上学习代数

• 在可汗学院上学习概率课程

• 在Coursera上学习多变量微积分大规模开放在线课程

• 在Coursera上学习数据分析和统计推理

检查：

在4月底，你应该掌握一些统计技能例如回归、假设检验。

5月

代码时间到，学习R或者Python

我应该做什么？

• 安装R，运行swirl包

• 从codecademy里学习python课程

• 通过Hadley wickham 提高R技能

• 在dataquest上练习python

检查：

在5月底，你应该对一些基础数据挖掘入门了。当你越多接触数据，你会发现它隐藏越多秘密等你发现。

6月-7月

这两个月是关键的时间，大多数人会在这时候放弃。但如果你坚持去做这些任务，你将离成功很近。

我应该做什么？

• 从ANDREW NG那里学习机器学习课程

• 学习线性回归和逻辑回归

• 通过一些贷款预测数据集来做训练

• 学习分类回归树和聚类

• 用 Titanic数据集来做训练

• 建立一个github账户，每一周都在他们的算法板块添加一些项目。

• 通过yaser abu mostafa学习数据

• 建立整合模型

检查：

成功完成一个项目。努力在参加竞赛时成绩达到前10%

8月

仅仅会建模已经不够了，还需要向没有数据分析经验的股东或领导展示模型的结果。

我应该做什么？

学习可视化软件（下列任意一个）

• 学习QlikView

• 学习tableau

• 学习D3.js

检查：

用不同类型的开放数据集来建立仪表盘。

9月

你的学习旅程还没有结束，但是你已经能保证可以完成工作目标。现在你需要做的就是增加练习时间。

我应该做什么？

• 参加数据竞赛

• 在你所学过的技能中发现你的强项

• 练习、练习、再练习

检查：

在比赛中不断调整，提高自己的成绩。

10月

准备面试，但是你还需要一些不同的技能来应对分析岗位的面试。现在开始，培养解决问题的能力、逻辑思考、结构思维&软技能（人际沟通、社交能力等等）

我应该做什么？

• 重新准备你在数据分析方面的简历

• 玩一些智力题

• 解决一些推理问题

• 在linkedin上和人们交流

检查：

如果你完全按照这个计划，在10月底，你将会对面试问题驾轻就熟。

11月-12月

现在你可以申请工作啦！这是一项在60天内找到工作的挑战

我应该做什么？

• 寻找数据分析相关工作

• 在你的身边发现一些工作机会

• 发挥你在年初进入的圈子的功能

• 确保做到招聘指南上描述的有关面试礼仪

祝你成功！

你制定好新年计划了吗？一步一步去做吧！持之以恒的学习才能赶上这个时代，到了年底，你会为自己的成绩而骄傲！

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