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0基础，转行数据分析，怎么学才能一帆风顺？

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0基础，转行数据分析，怎么学才能一帆风顺？
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一看到零基础转行成功 ， 你们心中就会有疑问：你学了多久啊？你怎么学的啊？学了什么内容啊？找了多久的工作啊？等等这一系列的问题 。 下面我会尽可能的为大家描述下自己学习的整个过程 ， 以及我自己犯得一些错误 。 然后 ， 总结面试时遇到的一些问题（踩过的坑） 。
决定转行前的状态
笔者17年毕业 ， 专业非相关 。 毕业后备考雅思 ， 没考到理想成绩后做了英语老师 。 工作两个月后 ， 就开始反问：如果雅思过了 ， 我应该申请什么专业呢？
一次偶然在网上查资料看到了datascience ， 顿时就吸引了我的注意 。 接下来我咨询了中介跨专业申请 ， 得知难度系数很大 ， 要学习一些课程 ， 最好有工作经验 ， 于是选择了复旦大学大数据学院的统计学 ， 开始了考研之路 ， 结果和预期相差太多 ， 初试之后心里就知道没戏了 ， 接下来就是面临着找工作 。 着急 ， 焦虑 ， 迷茫等等负情绪涌上心头 。
探索数据分析之旅
人在着急 ， 焦虑的情况就会一阵乱投医 。 我也不例外 ， 在各个网站上寻找数据分析相关资料 ， 期间还咨询过培训机构 ， 感觉价格太贵了就果断放弃 。 同时在某书和某乎上找各位大佬的转行经验和心得 ， 希望能给自己迷茫的转行之路带来方向 。 之后给自己制定了一套学习计划 。
Step1：学习MySQL
笔者是自学的MySQL 。 前三天学习动力十足 ， 激情满满 ， 学习效率相当的高 。 之后 ， 激情和效率慢慢衰退 ， 直到半个月后 ， 完全没有动力去学习（主要原因是没有学进去 ， 学了忘了） ， 又开始焦虑 ， 烦躁 。 这时候 ， 我把目光转向线上网课 ， 网课的优点在于主要以视频为主 ， 只要按时完成任务 ， 吸收效果比看书效率高很多 。
在学习MYSQL时 ， 一定要通过做题来巩固知识点 。 我刷了很多MySQL的练习题、面试题、备考题 ， 还把网课里的案例分析做了两遍 。 经过做这么多题目后 ， MYSQL掌握的基本比较熟练 。
MYSQL存在的难点知识点 ， 也是以后面试中最常问到的问题：
1.分组排序（我面试时 ， 基本每场都会问到）rankover:跳跃排序 ， 有两个第二名时接下来就是第四名dense_rankover是连续排序 ， 有两个第二名时仍然跟着第三名2.casewhen的用法3.表与表连接的方式0基础，转行数据分析，怎么学才能一帆风顺？
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rightjoin4.表的创建5.时间函数（难点）：用在的地方是求回购率（留存） ， 复购率等等Step2：学习Python
在Python编程学习中 ， 我个人觉得最难的是遇到一个题目没有编程思维 ， 这时通过多看题目 ， 模仿别人写的代码敲一遍 ， 然后不看代码在敲一遍 ， 同时把它的思路理清楚 ， 弄明白 。 这种方法比较实用 ， 很快就能自己掌握原本不熟悉的代码 。
除了学习的Python编程 ， 还学习了Python第三方工具包pandas、numpy、matplotlib 。 学习这几个工具包 ， 我还是通过看网课 ， 然后把视频里出现的题目敲一遍 ， 最后把关于pandas的题多刷几遍 ， 题库有需要的可以在文末添加顾问老师获取 。
Step3：统计学
我研究生考的是统计学 ， 所以这部分没有花费很多时间 ， 主要看了区间估计 ， 假设检验 。 在简历上写了ABtest ， 因此在面试的时候 ， 面试官问了t检验和Z检验的区别 ， A/Btest的埋点 ， 样本量怎么设计 ， 带来的结果是什么？A/Atest和A/Btest的区别
Step4：机器学习
这里笔者只是粗略的看了一下 ， 没有吸收 ， 各算法掌握的也不扎实 ， 例如决策树 ， 随机森林 ， XGBoost ， GBDT等等 。 我的建议是一定要完整的完成一个项目 ， 不要只看了代码 ， 和思路 。 一定要思考别人为什么这样做 ， 会带来什么效果 。
面试官根据我写的项目内容问了这些问题：样本量多大、设置了哪些指标、怎么划分预测集和测试集、为什么选择随机森林 ， 它的优点是什么？特征工程如何处理？用kmeans组合的新特征有什么用？得到的结论是什么？
Step5：面试
学完后我开始准备简历 ， 简历是相当重要的 ， 不然你连面试的机会都没有 。 我半个月投了至少几十分简历但是都石沉大海了 ， 后来做了修改开始海投 ， 收到的第一家面试通知是腾讯外包 ， 面试这里提示一下：不熟悉的东西千万不要往简历上写 ， 简历上写的项目一定要熟记于心！
笔者主要是想给大家分享一下自己的学习路线 ， 另外无论做什么一定要坚持 ， 不要放弃 。 0基础转行是比较难跨出第一步 ， 但是系统的学习和认真对待简历、面试想跨进去这个行业也不是难事 。
【0基础，转行数据分析，怎么学才能一帆风顺？】End.
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