如何学习一门新兴职业
入门IT行业，零基础应该怎么学？
入门IT行业，零基础应该怎么学？
开发的话挺耗费精力的，可能做不了多久
建议你往运维、网络安全或者测试方面发展
争取尽早转到管理岗
可以先试着自学，感觉效果见效一般的话，还是报个线下班吧
如果报班的话一定选择体量大一点的，能上市最好；学费差不多都一样，唯一不同的是学费以外的费用，这也是大头，不加水电、杂七杂八的设备租用费，光食宿一天70，五个月下来就破万了，建议选择包食宿的，确实省钱；还有个别机构会把重心放在包装简历上，反而忽略了课程内容，贼恶心，一开始第一份工作确实薪资很不错，不过大都待不长，毕竟用人单位也不是傻子，千万要避免这种，毕竟是去学习的，还是以学习为重吧。
如何学习成为一名数据分析师？
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。
目前数据分析、机器学习的应用如火如荼，许多同学都有意参与到这股学习的热潮中来，但是令人苦恼的是，学习资料有很多，但是常常感觉无从下手。
这是因为，这里所涉及到的数据科学是一个综合学科，想掌握他需要熟练使用一门编程语言、了解常用的数据处理工具、深谙线性代数、概率统计、时间序列分析等数学基础以及玩转常用的机器学习算法，这是一条不算轻松的道路。
学习不光要用苦工，更要使巧劲，我们需要精心设计一条有效的学习路径，沿着他一步一个台阶的高效踏上数据科学的学习之旅，每一步都承上启下、收获满满。
我想，一条科学的学习路径应该是这样的：
第一阶段：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。
第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。
第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。
第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。
第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。