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很多朋友问我,如何成为算法工程师。其实,我不建议大家盲目转算法,因为技术栈较广,对非科班的同学来说,学习路线比较陡峭。那么,如何「更轻松」地进入这个高薪行业呢!?
我的建议是,从数据分析师开始。应届生做数据分析,入行年薪在30w左右,这个方向,对代码能力要求弱于开发,是0基础非科班同学首选:工作时间也更友好,女生比例非常高。有了工作经验后,很容易转做算法工程师。
这篇笔记,和大家分享全面的「数据分析」的自学路线。
1、Python快速入门
学习数据分析,Python肯定是基础。推荐廖雪峰Python教程,经典中的经典,快速过一遍留印象,之后用到什么知识点就速查,效率更高。
有了Python基础,看《利用Python进行数据分析》,经典书了。不用全看,用到速查就好。一定记得跟着敲代码,不能眼高手低!
2、SQL必知必会
SQL是数据分析师的基础技能。别担心,它比 Python简单多了,最常用的函数也就10多个,
很容易掌握。我不建议大家啃大厚书,效率比较低。廖雪峰的数据分析课(图)有一章专门讲 SQL,包含工作中最常用的函数讲解,比看书高效很多。刷题去Leetcode,有SQL高频题,面试都会问到。
3、数据分析项目
对一个工程师来说,项目能力最重要。很多女生,都有死磕基础知识,不注重项目实践的习惯,这样基础学再好,简历上没项目,也不一定能找到满意的工作。
所以,理论快速扫盲后,抓紧时间做项目!上面的数据分析课,除了基础知识,还包含2个全面实战项目,通过视频手把手带你撸项目,还有制作数据分析简历,以及面试题目整理。打好基础、做好项目、看好面经,真不愁找不到好工作。
4、机器学习知识
对于某些数据分析师,或有转算法的打算,还需要学习算法基础,这部分我也写过了,相关笔记见图片,直接 标题或翻主页看就好。
掌握了这3项,成为数据分析师真不难。我身边有很多朋友,也是从非科班转行做了数据分析,也有些后来自学第4点,转行算法,成为一名年入40w+的算法工程师。当然,你得有清晰的学习计划,和耐得住寂寞的坚持。做到这些,拿到满意的offer,不过是迟早的事!
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