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學習 Data Science、Machine Learning 中,透過記錄,一步一步往目標前進。

#新人打卡 — 為甚麼我會在Matters這裡

讓自己可以透過記錄,去追蹤自己的學習進度,朝著自己的目標前進。每一次迷茫時,可以回來看看自己的文字,堅定往目標進發。同時重新訓練自己的組織及表達能力。

由一個月前的裸辭開始,我開始了我的自學之路,由Python 到 Data Analytics,由Udemy 到 Coursera。雖然每天都有一定時間在學習上,但是好像都沒有一個中心思想在指引我。偶然在網上搜索資料時,看到一位跟自己有著類似情況的人在Matters上記錄自學情況,我覺得這是一個好機會,讓自己可以透過記錄,去追蹤自己的學習進度,朝著自己的目標前進。每一次迷茫時,可以回來看看自己的文字,堅定往目標進發。同時重新訓練自己的組織及表達能力。


我在(自)學習甚麼

第一個,也是最重要的問題是我在自學甚麼,也就是這裡的記錄會與甚麼有關。

從大方向來說,目前我在自學Data Science (數據科學)。

從分階段來說,我在學Data Analytics(數據分析)。

之前完成了在Udemy 上很熱門的 Python Bootcamp,算是打下了對Python 的最基礎認識,不過學著學著,發現自己對寫互動遊戲的Capstone Project沒甚麼興趣,對爬取資料的Web Scraping 更有興趣及耐心完成,可能可以算是側面認證了我對數據的愛好吧。


為甚麼我要學習Data Science (數據科學)

定義了我在學習甚麼,之後就要把原因寫下來提醒自己。為甚麼我會想學習Data Science,其實是通過IKIGAI 這個工具幫助我去判斷(詳情可以回看Forbes 這一篇)。在填完四大項之後,我發現[數據]這個字的出現率最高,然後在網上搜索資料了解更多,發現好像真的找到一個我可以去發展的方向。

我享受使用數據去解答問題,去分析原因;擅長整理(之前整理一堆數據時偶爾發現);相信別人會付錢請我輸入及整理資料;認為這個世界需要提多有根據的真相。

這個是一樣我願意去做,我也有能力透過學習去做到的事。與其每天浪費時間,最後又找一份我討厭的為生存而工作的工作,不如在試錯成本還不高的這個階段盡力去嘗試。抱著[這可能是最後一次]去嘗試做我想做的事吧。


我的學習計劃是甚麼

重中之重,是準備好一個學習計劃,然後按照計劃去完成自己為每一個階段所設下的目標。詳細的學習計劃我想要在另一篇才能寫好,不過我有一個大概的學習目標,可以先記下來。

短期目標

完成 Coursera Google Data Analytics Professional Certificate (目前進度3/8)

未來計劃

  1. 掌握 Data Visualisation software (Power BI, tableau)
  2. 掌握 Programming languages (Python, R) ; 及數據庫 SQL
  3. 進階部分 Model Building, Machine Learning 

日常作業

  1. 為自己定立不同類型的小項目,將數據可視化,比如分析不同樂園遊客人數 (?)
  2. 練習 Python For loops, Web scraping
  3. 每天 proof-reading,語言也是重要的一環
  4. 每天文章記錄下今天學習了甚麼,明天計劃完成甚麼

完成時間

最初按著[個人儲蓄可以支撐多久]這個條件去想時,我只打算給自己半年的時間。不過最近整理了一下個人不同帳戶,發現時間好像可以支持再久一點,應該有八個月,再包括我完成了這一階段後,會用一小段時間找兼職,希望在八個月到一年內,可以達成我的目標,成功轉行。


明天計劃
  1. 完善個人學習計劃
  2. 完成 Process Data from Dirty to Clean Week 3 - 4 的內容 
  3. 到樓下緩跑徑跑步
  4. 以文章形式記錄自學進度 


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