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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