在数据分析领域优势凸显的初期，我已对CDA有了一定的了解。对于文科出身的我来说，转行到数据分析并没有特别大的技术优势，加之从业务端转向数学建模和机器学习需要一定的勇气和强大的自主学习能力。可以说，对数据分析行业以及人工智能领域未来的展望以及自我要求的不断加强，让我迈入并且深入到了数据分析师的行列。
夏末秋初，我加入到了CDA数据分析就业班的学习当中。BI、算法、机器学习、深度学习等等新鲜、高技术的内容，不难让人感到兴奋。但越是金字塔上层的知识和技术便会伴随着知识技术的壁垒，随之而来的便是难啃的高等数学、线性代数、数理统计以及以Python为主的计算机编程语言。所以我也在之前提到过，没有强大的自我控制和钻研精神，是无法真正踏进数据分析领域的。
值得庆幸的是，源于自己在世界500强企业保持和积累的良好工作习惯、业务的创新、知识的深耕，让我能在这紧凑的三个月学习中，时刻保持着良好的状态去应对不断涌入的知识和压力。当然，这也离不开CDA优秀教师、助教的指导和同学们的互相支持，正是在这样一种氛围中，我和我的同学们都各自突破了自己，并有所收获。
三个月要掌握所有的数学、编程语言以及机器学习算法等内容，可以说是非常紧凑的，怎样在有限的时间里尽可能多的吸收庞大的知识，不仅仅需要效果，效率也十分重要。
如果你有数学和统计学的专业基础，那么你会更好地理解机器学习算法；如果你有编程语言的基础，那么你将会省下大部分debug的时间来深挖理论知识；但如果没有这些先天条件，也不用担心，课程本身的设计结构都是非常平衡的，关键是自己的学习方法和效率。就我个人而言，前期的回顾排期为算法>计算机语言>数学，我这里的排序仅仅作为初期快速回顾，三者没有大小关系。
数据分析是一门综合性学科，对于夯实基础以及深度挖掘还是需要步步为营，将数学基础、计算机语言、算法等所学知识吃透做实。
同时，数据分析不是单独存在的，它需要同企业业务很好的结合。在整个企业运营过程中我们的数据分析是发挥着“医生”般的作用。对于企业而言，数据分析预测的目的主要是对业务的改进优化，帮助业务发现机会，创造新的商业价值。一方面它为企业提供日常运营活动的监督服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。另一方面则提供企业日常运营过程中的“巡诊就诊”服务，找出企业日常运营中的问题，揭露过去和预测未来。
总结来说，基于大数据和未来人工智能，数据分析能给未来带来的价值将会更多。相信好的选择加上我们不懈努力，都将会给未来的自己带去更好的回报。
先人一步，学会数据分析技术
CDA数据分析就业班2月17日开课
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