[問題] 如何制定數據分析學習計畫？

[JavaBass (搖滾工程師-賈法貝斯手)]

簡單表列下自己的情況，針對下面理解與規劃方向
希望大大們給予建議（有錯的直接點出），或能更細化具體下學習計畫

個人情況 - 快10年沒寫程式，但人都在網路圈
（1）資管系畢業
（2）畢業後當過一年 iOS Developer（當年還沒有 Swift，寫 Obj-C）
（3）iOS Dev 後，都當數位專案的產品經理

想啟動學習原因
（1）想透過這次學習更結構去剖析資料、利用數據做出正確判斷。能搭建個數據體系（
這比較空泛）
（2）自己做的專案數據要求與規模越來越多。未來公司還可能有專職的 BI / BA Team
與數據科學家。
自己能掌握進階名詞，有實作經驗未來能跟他們對接順利。
（3）很久沒有系統性的寫程式，鍛鍊下自己程式思維。

目前情況與學習的理解
（1）Python只是個語言，可當的工具，主要是資料處理思維。  （2）做經典題目，比搞
深語言還重要（畢竟不是本業）  （3）還是要釐清自己進一步具體需求（目前覺得難定
義，像什麼場景需要資料思維？feature selection / pipeline，這樣？）。
目前制定的方向
（1）目標設定方向：7月底完成 20 題 kaggle 經典題型，分數大於 0.75。9月 50 題，
分數大於 0.80（有個時程，有個具體數量）
  （2）Step1 ：先把經典免費課程看完並實作（看到第4堂 List , Tuple，對有一點點
程式背景的沒負擔）
彭彭老師
https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk

（3）Step2：開始選好題目，切分里程碑（ 7 , 9 , 11 各到什麼程度）

以上，歡迎給任何建議、鞭策或進一步拷問。

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→ alvinlin: 建議：計劃玥多不如即刻動手
→ liton: 你學習的目的是什麼？找工作？個人興趣？你真的想太多了，
→ liton: 你這背景照你的規劃學不完的。另整個數據分析包括前端，後
→ liton: 台，中台，一定要學python其他不行？
推 ddavid: Python簡單啦，搞清楚需求直接從需求訂Project下去做才知
→ ddavid: 道你到底需要什麼
→ f496328mm: kaggle 是專注在 feature、model
→ f496328mm: 實務上，feature、model 佔很小部分
推 canon760d: 想聽樓上分享更多 實務上通常注重哪個部分
→ f496328mm: 我自己本身是 DE、也接觸過不少 DS
→ f496328mm: 大致上多數公司, 都會需要大量的 dashboard
→ f496328mm: 所以 DS 會做很多 dashboard, 也會提出不同分析報告
→ f496328mm: 以 model 來講，如果要上 real time 的 model
→ f496328mm: 很講究程式設計、流程，例如用 message queue 作分散
→ f496328mm: DS 基本上不會碰到, 但至少 code 不能太爛
→ f496328mm: 回到文章內提到的 20 題 kaggle
→ f496328mm: 認識的 DS 找第一份工作, 玩過有3~5題就夠了
→ f496328mm: 因為方法是很類似的, 當然你如果沒有研究過
→ f496328mm: 都是抄別人的 kernel、或是成績很爛，那就另當別論了
→ liton: 老實說，剖析資料利用資料做出正確判斷，excel就行了
→ liton: 你試著用股價數據去剖析，看看能不能feature selection出
→ liton: 個預測指標。
→ liton: 放心  你excel找不出來的，python和刷題一樣找不出來
推 kokolotl: 做看板的叫表哥吧
推 sherees: 不用那麼多專案 做得好的1-3個就好