您好，我叫伊曼纽尔（Emmanuel），我沉迷于数据。 是的，我终于加入了俱乐部，“大数据就是未来”或“数据就是新培根”俱乐部。 在过去的几个月中，我开始了从金融/经济学背景向成为数据科学家的过渡。
关于我自己的一点。 我目前是一名债务交易员，并拥有约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的应用经济学硕士学位。 我对查看数据，处理数据或解释数据并不陌生。 我的硕士课程更注重量化，因此我习惯使用“优化”，“向量”，“线性回归”等术语。 最重要的是，经济学教会了我经典的供需概念。 从我所看到的，对数据科学家的需求很大，而对数据科学家的需求却非常有限。 我的交易背景教会我查看数据并发现有前途且富有成果的趋势。 在我看来，数据是新石油，新黄金–数据是新的最重要的商品。
什么是优秀的数据科学家？ 正如“黑客机器学习”的作者兼Alluvium的首席执行官Dan Conway所说的那样-数据是黑客技巧，数学和统计知识以及大量专业知识的结合。
能够利用这些技能并将其与学科专业知识相结合可以创造出一些真正显着的成果。
在接下来的6个月里，我计划磨练自己的技能以使其适应该领域。 我创建了一个路线图/课程，重点放在该领域的各个方面。 我计划将第一部分花在编程（python）上，将下一部分花在数学上（统计，概率，线性代数和多元演算），最后一部分将花在学习机器学习算法上。
由于我有SQL方面的经验，因此我完成了有关Udemy的Oracle SQL认证课程，开始了第一次付款。 有成就感（一点胜利）感觉很好。
接下来，我将参加Complete Python Bootcamp来提高我的python技能。 我希望在本课程上花费大约一个月的时间，并希望从总体上更熟悉python。
全职工作可能会使自我学习变得困难，但是有了路线图并遵守计划，我发现这是不可能的。 作为商人，我通常在早上7:30到办公室，然后尝试做瑜伽或下班后去健身房。 我不想破坏这个时间表。 为了腾出时间，我承诺会在4:45 AM左右醒来（可怕！）。 我花了最初的10分钟时间收集自己并煮咖啡。
然后，我花了5 AM到大约6:30 AM学习。 我通常要到晚上7:30才回到家。 实际上，一天中的这个时间我只剩下大约一个小时的学习时间。 因此，我做了一个小时的学习，并在晚上的余下时间里享用晚餐，放松身心并为第二天做准备。 我在周六和周日花费3到5个小时来努力学习和实现这一目标。 这使我平均每周有20个小时的时间在学习和为自己的职业转变做准备上。 我创建了一个学习日志来跟踪我的进度和成就，并招募了一些亲密的朋友让我负责。 我还计划参加与数据科学和机器学习有关的聚会和网络活动，以结识该领域的其他人。
我必须说，学习新事物令人兴奋，尤其是当新事物是世界上最重要的事物之一时。 我计划继续写更多的文章。 在另一边见！
