前言：
2022年即将过去过去1/6，经过前期的练习，针对数据分析方面对Python的要求，基本已经达到。这段时间的重点是，选择一条 技能累积的Path走下去！ 关于学习路径的搜索，比较，网络上信息十分繁杂，所以最终确定采取什么路径，十分困难。这里写下自己的一些思考：
首先回到问题的本源：如果从零开始，甚至于学历只有高中，是不是可以快速入行，比如在数月内？对于从零开始的人来讲，其中最大的困难是什么？
首先，从各方面汇总的信息来看，从低阶开始入门，短期（3-5个月）是可以入行的。
再者，不过从描述来看
1. 需要掌握的技能相当多，网络上资源极度分散，所以有对信息极强的筛选能力以及较强的专注力有相当的要求。
2. 国内因为这行火热，培训平台确实也产出了不少「行业入门者」， 所以要想脱颖而出，除非有过硬的技能；
当前我的路径：
1.先从Dataquest的互动式学习平台，选择了 Data Science Path,购买了一个月的使用服务，预期一个月的时间完成这门课程。脱产式，每天6个小时以上的学习强度，预料是足够的；
2. 这部分进行的同时， 加强Excel使用操作。使用Coursera平台上面的Excel Basics for Business。
3. 完成Dataquest后，根据其中所涉及到的技术点再分别针对性提升（参考Mooc平台以及国内端拉勾网等）
4. 每天的学习心得记录暂时放在 电脑自带的Notes软件中，而代码段除在在 学习平台上，均在 Jupyter Notebook中有备份，方便后面自己复习代码与笔记。
题外：
这段时间睡眠有点小问题，因为10点前结束电脑工作，到10点半大脑还安静不下来，入睡困难，然后次日整个人精神不好。昨天开始做了小调整。就是在晚上9点到10点间，至少半个小时出去运动下，睡前除了和老婆视频聊天，不刷手机。昨天试了一下，果然次日醒来感觉人精神很多。今天尝试6小时的高强度学习.
