粗略掃了一眼這個問題下的答案，發現大部分朋友要麼是從工作中意識到資料分析的重要性，從而轉到資料分析上來的，要麼是統計學專業的學生，很自然的從小規模的統計過渡到大規模的分析上來的。作為乙個基本靠自學拿到data mining phd position的學生，我想從計算機專業的角度來和大家分享一下我的經歷，希望能給其他計算機專業想要從事data mining相關工作的朋友們一些參考。
- 怎麼決定學資料分析的？
程式語言就是工具。計算機從業者只不過是把這個工具用在不同的場景和業務下面，於是有了web開發、移動端開發等等各個分支的程式設計師。資料分析也沒有什麼特別的，對於計算機出身的朋友來說，就是用程式設計來解決資料帶來的問題。其實走上這條路是很理所應當的。如果還要多說兩句原因的話，大概是覺得資料分析能夠挖掘出新的資訊和insight，是一件很有趣的事情。
- 如何學習的？
我覺得說自己的經歷有點太具體了，就說說自己見到的和體會到的，計算機出身的同學應該如何來學習資料分析：
1. 入門打基礎。
基礎就是程式設計。從計算機專業進入data mining這個領域和別的途徑有所不同，首先你的切入點很大程度上是工程向的。data mining這個領域，一小部分人在提供high level的idea，大部分人在實現和優化這些想法。作為乙個fresh data miner，是很難給出high level intuition的，因此包括我個人在內，都是先從實現和優化開始做起的：針對乙個具體問題，用已有的方法和手段，使其能夠發揮應有的作用，以及進一步地在工程上改進這些方法。這就需要你的程式設計功底非常好。很多人覺得data mining的理論知識非常重要，這是沒錯，但是也不要忽視良好的程式設計能力給你帶來的強大競爭力。有時候能夠乾淨整潔高效地實現一些現有的方法，就已經超過很多自稱是data scientist但是從來沒有真正在資料的泥潭裡掙扎過的紙老虎了。這個階段，多去打基礎，看別人的工作，實現別人的方法，優化別人的模型。強烈建議不要去拍腦袋想一些稀奇古怪的idea來實現，相信我，即使你覺得想到的idea很天才，多半也是不work或者早就有人想到了比你好得多的方法（我自己的臉都被打腫了）。對於不是計算機專業的朋友，我也向你們強烈建議，學好程式設計，學寫好看好用的code。知乎上很多人覺得自己會寫兩句python，會寫幾隻爬蟲就感覺良好的人不在少數，希望大家多多self-motivate一下。
2. 高階提公升。
高階就是machine learning。現在的資料越來越大越來越複雜，基本的統計分析已經不能滿足現在人民群眾日益增長的文化需求了。乙個典型的例子就是personalization。隨便翻一翻乙個data mining頂會的*****，基本上都是machine learning的模型。這個階段的要求就是，你要對所有常用的machine learning 模型熟到不能再熟了，隨便問你乙個模型的推導都要能夠信手拈來，給你乙個應用場景你要馬上反應到改用什麼模型什麼優化方法。很遺憾，我自己也做不到這個程度，不過和很多業界的大牛接觸過之後，我也深刻地體會到了這些人的功底之深厚。無他，唯手熟爾。能在machine learning方面做到非常熟練，你就已經是各大公司搶著要的人才了。而且大多數網際網路公司正經的資料崗位面試（某度用資料分析的title找一些做推廣的就不算了）都集中在這個層面。能做好這個方面，下半輩子財務自由還是很輕鬆的。
3. 創新。
最後多扯一點無關的，我自己從本科慢慢摸索到phd階段，已經推翻了自己太多次。每次都覺得自己的能力已經足夠勝任data mining的工作，直到現在已經不再去想這個問題。不管你是轉行過來的還是科班出身的，要時刻告訴自己，還有更大的世界更厲害的人你沒有發現，不要為自己的一點成就而沾沾自喜。希望能夠永遠求知若渴、虛心若愚。
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