不是程式本科出身，如何躋身進入數據分析領域？
科大商科學生的我，做了什麼準備才成為數據分析師？
從零開始
隨著「大數據」關鍵字成為熱搜，各產業對於數據人才的需求也漸增。求學時期，基於自己對「大數據」領域的好奇，以及對於狹隘的科系出路的不滿，我決定從零開始進入這個領域。當時的我，剛結束一份任職兩年的全職工作、剛完成復學手續，即將重拾「學生」身分。
會特地說明自己是「從零開始」，是由於不論在求學期間，又或是自己的第一份工作，我的所學與工作內容和數據完全沾不上邊。
但即便是這樣的背景，我現在也能自信地以數據人自居。
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第一步：確立目標
由於是應屆畢業生的緣故，最後一年的努力可以進展到哪，大幅攸關未來畢業後的第一份工作。因此，先去了解市場需求以訂立自己的目標十分重要！
當時在 104 研究一陣子後我大致掌握了方向，希望自己在數據部門扮演的角色偏向「分析」而非「工程」，所以就以資料分析師相關的職缺作為目標（其他相似的職稱還包含：營運分析師／商業分析師）來努力。
當時找到的職缺所需技能不外乎是 Excel、BI 工具（PowerBI、Tableau）、MySQL、Python、R、GA、流利英文能力、簡報能力、統計或是心理科系背景 … 等等的排列組合。
另外，Python 和 R 大多時候是二擇一，所以當時也花了點時間研究到底要選擇哪個語言。
總之，大致列出相關工作的技能要求後，再加上自己的偏好篩選，就能先有個初步的技能學習列表。以我自己的案例，考量我偏好的工作內容後，我只把 Excel、MySQL、Python 列入最高優先級別中，未來便是以這個方向來加強。
第二步之一：尋找學習資源
學校資源是學生最易取得、且你已付費的資源，不好好利用實在可惜。看到很多工作需求希望是統計背景的學生，所以後來我也決定去加修學校的統計課（不用懷疑，統計學不是我的必修課）。
可惜的是母校並沒有開設入門的 Python 課程，所以當時也就放棄透過實體課程的方式學習程式語言。
礙於學校沒有 Python 與 MySQL 的入門課程，我後來就到 DataCamp 付費買了一年期的線上課程。為什麼選擇 DataCamp 在之前的文章裡面已經詳細介紹，這邊就不再贅述。
第二步之二：尋找人脈資源
記得學習到後期，遇到問題不知道該怎麼辦的時候，回頭看看身邊的人也不是相關背景，只能作罷、繼續詢問 Google 大神。對於出路迷惘的時候也一樣，身邊根本沒有朋友是像我一樣往數據領域發展的，這時我才意識到：
人脈造成的影響比想像中來得巨大
也是這樣我才決定加入 Python 相關社群並擔任社群志工，為的就是提升技能的同時能夠知道，這個領域入門應該注意/加強什麼、分析師的 Roadmap 是長什麼樣子。
第三步：怎麼證明自己的能力？
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