时间过得真快，距离上一篇文章也快小半年了。中间发生了许多事情，有些简直是空前绝后的，比如疫情。。。我开始DA学习的时候世界还是健康的，2020年真的很难。
所用时间和费用
上篇同系列的文章中我提到自己挑选项目的过程，最后选择了非常合适入门选手的Udacity Nanodegree。课程本来预计的四个月，不过中间因为买房搬家等等乱七八糟的事情，项目就被耽误了，重新捡起来还挺挑战的。最后我又延了两个月，总共六个月完成这个小degree。费用大概下来一共一千刀左右。
适合小白
这个课程非常适合没有大神带的小白，因为有不懂的随时问mentor问题。如果是有一定基础的同学，我觉得在很多地方都能找到做项目的机会，也不一定需要花钱。Udacity的项目比我之前自学的小课程要系统一些。整合了所有DA需要的知识和流程，非常的基础。从数据收集，到数据清洗分析，最后到数据可视化，作为一个DA所能遇到的工作流程都涉及到了。老师也都是数据相关的从业人员，课程比较实用。
Mentor的解答非常有帮助
项目构成
课程总共有一个熟悉网站的小项目（让你熟悉上传作业之类的流程）和四个大项目，默认时间是四个月。如果四个月到了项目没有做完，就交钱继续，一个月199。
课程采用先是视频和材料进行学习和练习，最后自己在mentor的帮助下完成一个大项目的方式。之前看有些人说这个degree太简单了。对于有一定基础的人来说确实如此。对于我这种简单自学过几门课的人，都有很多是已经学过的，但是这个课程很系统，也有很多之前没有学过的东西。而且像我这种完全自学的，之前学的皮毛也需要重复一下，才能更牢固的掌握，很多还是从不同的角度重新讲解的。
真正的项目只有四个
提前具备知识建议
为了更舒服的进行该项目，还是建议开始前先学一下Python for Data Science(我之前的在Udemy上过一堂相关的课，很有用。有需要的请翻看我之前的文章)。如果不想去Udemy买课，Udacity项目也提供了免费的python课，如果觉得时间安排的不错，可以在Udacity里面学。如果觉得自己学的慢，还是在开始前自学。毕竟Udacity如果没有按时完成项目需要199/月的续费。
免费的Python课
项目中会学到的知识和难点
项目中会用到Excel或者Google sheets，不过都很简单，用法可以现查。比较大的一部分知识是统计，我是完全没有统计基础的。本来在Udemy上买了统计的课，但是项目开始的着急，我就直接上了。事实证明还是有些吃力的。这部分也是大部分没有相关基础的同学的难点，问题区的相关问题非常多。老师也说这部分比较难。
我在项目完成了之后才开始正式统计的学习。用的下面这个统计课。感觉还不错，老师口吃很清楚，有小动画可以看，有很多随堂的材料可以下载，还有随堂的小quiz。学完这门课老师还免费赠送两门课。
项目中还会涉及一些Machine learning的知识，不是很难。Udacity的免费课程里面，你也可以单独学习Machine learning，我没有学。
除了做项目之外，Udacity的degree也提供免费的Github账号指点和知道，还会帮助你改进自己的LinkedIn和简历。
做完这个项目之后
做完这个项目之后，可以参加Google今年刚准备推出的Data Analyst Google Career Certificates。这个项目现在还没有开始，准备在Coursera上面进行，价格会非常便宜，大约49每个月，3-6个月完成。这个项目的含金量是很高的，相当于大学四年本科文凭。由Google员工担任讲师。这个项目是针对今年疫情泛滥，解决失业问题的非盈利项目。除此之外还有Project Manager，UX Desiner等项目。感兴趣的可以关注。
大家加油。
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