我入职数据分析已有两个多月，想与大家聊聊我是如何从制造业转行通信数据分析的。

        本科是材料成型及控制工程专业，主要使用绘图软件进行设计，只学习了一学期的C语言，16年毕业之后在一家制造业做视觉检测工作，用到的是图形化编程语言，也是这时候正式开始自学编程。工作一年以后，在这一行干着越来越没劲，也看不到希望，于是产生转行的想法，可当时并不知道自己想干哪一行，非常迷惘。

        在这之前我有在得到APP上订阅李笑来老师的专栏《通往财富自由之路》，就是那个号称“中国比特币首富”的李笑来，知道有Python这门编程语言，而在专栏的评论里找到了一些学习Python的社群，开始了艰难的转行之路。

        我是从零基础学习Python，17年的6月底找到Python大大老师的社群学习Python的基础知识，我用了最笨的方法，就是先看书，然后照着书本的例子敲代码，边敲代码边理解，遇到了问题先用搜索引擎查，看有没有答案，如果没有就在社群里提问，总会有大神帮你解答，这也是为什么花钱加入社团的原因。不管是转行还是要学习一个新领域的知识，尤其是像我这种还是零基础的，一定要花点钱报个课程或者加入相关的社团，这点钱不能省，有大神领路，会少走很多弯路。

除了看书敲代码以外，我把每天学习的内容包括敲的代码整理成文档发到简书和知乎上，然后再转发到社群里，一来是让社群里的同学相互督促，二来是要在互联网上留下痕迹，特别是练习的项目一定要发到网上，这对于将来找工作非常有用（我就是这么干的）。

        17年10月底，我加入了猴子老师的社群，开始进行系统化的学习，也是这时候才越来越明确自己要转行做数据分析。Python是最有潜力的人工智能语言，数据分析只是其中一小部分功能，因此要学会Python的基本操作，包括常见的数据分析包（numpy、pandas）、绘图包（matplotlib）、机器学习包（sklearn）等常见操作。

        除了学习Python外，还需要学习统计概率知识，在做练习过程中遇到相关统计概率的知识，则查书或上网找对应的知识点学习，我自己用的是《深入浅出统计学》这本书。在实际的数据分析中，企业的数据往往存储在数据库中，这就要求我们能从数据库中读取数据，并进行简单分析。各家企业用的数据库语言会有不同，就以我自己为例，我一开始学习的是Mysql，入职后发现用的是Oracle，于是开始自学Oracle。学习数据库语言先学会一种，入职后再根据工作需要学习对应的数据库语言。学习SQL推荐《SQL必知必会》作为入门工具书，可以在sqlzoo这个网站做练习题。

        我虽然转行成功了，但是入职后发现自己那点能力太菜了，现在面临两个问题：一是缺乏业务知识，数据分析是结合业务的，不懂业务逻辑，数据分析没法做，可这很难在入职前掌握业务知识，只能是入职后再补；二是Excel和SQL不熟练，前一份工作很少用到Excel，再加上转行时直接奔着Python去学，只学了一点SQL基础，实际工作中Excel和SQL还是用的比较多，接下来我会花一部分时间补习Excel和SQL，后续还是以Python为主。

 总结一下知识结构：

 吃透统计概率+熟练Excel（简单数据分析） + 熟练SQL（数据读取存储整理） + Python/R（大数据分析）

 通过这次转行，总结自己学到的几点：

1. 转行最好的时间就是现在，勇敢迈出第一步，并持之以恒地走下去。

2. 适当投入资源，如花钱买课程、加入社群等，有人领路总比自己摸索强。

3. 学会使用搜索引擎解决问题，先搜索，找不到答案再问人。

4. 在互联网留下痕迹，把自己学习的过程发到网上，为下一份工作做准备。

        回顾这一路走来，我得到了很多朋友的指点、帮助、鼓励与陪伴，有认识也有不认识的，恕我不能一一写出你们的名字，真的谢谢你们。转行成功只是个开始，未来的路还有很长，愿我们每个人都会像木心先生所说的那样：

“岁月不饶人，我亦未曾饶过岁月”。