零基础DA转行系列 | 如何充实自己的简历——我的找项目之路

我在上一篇系列文中结尾说了，自己要去Coursera上面做一个项目，实际上过程比较复杂，我最后也没有继续那个项目。因为在达到目的地之前总是有无数种可能和选择。

作为我们这种半路出家，不是本专业或者相关专业的人，简历上的Education部分不会很亮眼，幸运的是，这是一个看技术的行业，不论出身，技术好就可以。所以简历上的Project部分一定是非常重要的。对于刚入门的人来说，找项目是非常困难的，因为太难了自己根本做不下来，太简单的又没有技术含量。

下面来分享一下我的找项目之路，有个人因素，仅供参考。

Coursera

刚开始学完Udemy上面的Python for Data Science课，我准备去做Coursera上面的An Indroduction to Interactive Programming in Python课，这个Python课有个项目。选这个课有一些我个人的原因。因为这个课程我在14年的时候已经学完了，但是后来真的完全忘记了，还是老公提醒我才记起自己曾经上过一门Python的入门课，而且这个课程还有个不小的项目。14年的时候我除了上这个课，还上了一些其他的人文课程，都是免费的，现在Coursera是会员制，每月49。这个课程现在被分成了上下两个系列，但是内容还是一样的。因为有七天的免费试用，我就想着因为内容都学过了，我想在七天内把这个课程学完，复习一下这个项目。但是坚持了两天之后我非常苦恼地放弃了。

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原因有几个：在Udemy上了几门课之后，对于Cousera的页面设计有些不能忍受，视频的英文字幕是个文本样式的，要自己往下翻看，但是一翻视频就变成了个小框，出现在右下角，非常小，看不清楚里面的内容；还有就是讲课的老师不如Udemy上面的专业，不是技术方面的，Udemy上很多老师就是做这方面的培训的，讲课技术和语言组织都很清楚，他们能时刻保证学生能看的很清楚自己要讲的东西，经常放大屏幕，但是Coursera的这个课程我感觉属于技术宅自己的兴趣爱好，每个人有自己的语言习惯，包括口头禅和发音，让我觉得不舒服；这个课程使用的他们自己的codescupper反应很慢，使用感不好；课程使用的是Python 2，我倾向于Python 3，比较新，语法有些小不同；这个课程的Python是general的，不是专门针对Data Science的， 要做DATA方面的工作，尽量学习Python for Data Science， 会用到很多常用的package；每次交了作业之后还需要给别人批作业，我第一次给17个人批改了作业，也是醉了，系统会一直不停地给你出新的作业，我以为任务没完成一直在批改，花了好长时间；作业不能重新提交；项目是做一个小游戏，跟data主题不相关。

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于是我果断放弃了这门课。

放弃了这个课程之后，我就开始重新找项目。

Kaggle

Kaggel在数据界是很有名的了，是个竞赛平台。不熟悉的建议自己做一下功课，了解一下，本文因为篇幅的原因，不能花太多的笔墨在这里。

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刚开始使用Kaggle，感觉很困难，网上的入门介绍非常少，基本都是一些参赛相关的内容。好不容易找到几个，发现都是之前的攻略，现在的kaggle连页面都跟当时不一样了。最后终于找到一个非常入门的系列视频，B站上面的怀明老师。课程看得人很少。这个老师自己在Kaggle上面经常参赛，名次都还不错，现在在国内开培训班，B站的视频都是免费的。不过他的英语真的非常烂。会手把手教入门，然后做练习的项目。

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Getting started里面的项目都是属于练习的（Titanic等等项目），但也都是真实的数据。Kaggel的项目在业内的承认度也很高。

不过后来随着了解的深入，我发现Kaggle上面的项目比较倾向于Data Scientist和Machine Learning Engineer。所以准备这些以后再做比较合适。因为在Udemy上面买的Machine Learning的课程还没有开始学。

Udacity

对于Udacity的Nanodegree做了功课之后，我最终选择了这个。这个项目需要一些准备知识，需要Python、SQL、Excel统计知识，我之前的两篇文章说了SQL和Python的学习，那些知识完全足够了，对于Excel没有基础完全没关系，Microsoft的support.office.com讲的非常清楚，有汉语版的，每次有需要直接去查就可以了。

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关于统计知识，我目前正在做的第一个项目还没有遇到。我准备遇到了再去补。如果你们有时间可以先学完统计的基本知识再开始这个项目。

这个项目是有时限的，四个月，里面总共有四个大项目，非常的实用，包括清洗数据、A/Btest和数据可视化等等，作为DA你可能在工作中遇到的问题基本都有涉及。价格原价是1400，我半价买的，他们经常搞活动。如果四个月之后你的项目没有做完，可以按月继续续费，每月199。

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在开始前有个非常小的项目热手，如果你跟我一样已经学过Python for Data Science，这个项目真的非常简单。然后是四个大项目，每个项目开始前有系列的课程讲解和练习题。每人有个单独的mentor，mentor会给你设置学习计划，帮助你解决学习过程中和做项目过程中遇到的问题。项目提交之后，有老师批改，第一个小项目批改的非常快，第一天晚上提交，第二天一大早就批改好了。老师批改的非常认真，除了项目本身还会提供很多相关的参考内容和文档。最后你需要给你的批改老师打分，说明你是否满意，有哪些地方批改的不好，或者讲的不清楚。总体来说感觉很不错。

有些内容跟Udemy上面的课程有重叠，但是这个课程讲的更加详细一些。

PS：Udacity上面的老师长得都很干净漂亮😆。

随后会跟大家继续分享我的转行之路~

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