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我要找回的，我必将找回；我所还未养成的，我必将养成 认真的劲儿 幽默的态度

  本文翻译自一篇博客文章，作者是一名软件工程师，他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得，他的学习途径包括了自学（书籍、博客、小项目），课程学习，教学讨论，会议交流和工作实践。 一、入门 1）自学（2 – 4个月） 自学是起步的关键。两年前，我和几个同事组成了一个研究小组，讨论统计202课程的学习材料。这让我感觉很兴奋，并由此开始数据分析的学习研究。研究小组有5名成员，但最后只有2个人选择去更深入地研究这个领域（数据科学并不适合每一个人）。 学习基本的统计知识：统计202课程是非常合适的入门资料 学习一种统计工具：作为一个菜鸟，我用了3个月的时间埋头学习R语言，R学起来非常有趣。（为什么要学习R？） 解决一些好玩的小问题：好奇心是数据科学的关键。如果你对国家的经济问题，犯罪统计，体育成绩等感兴趣的话，去收集数据并开始回答你的问题吧。 学习Unix工具：我选择了O’Reilly出版的数据之魅作为学习材料。 学习SQL和脚本语言：我了解的有Java，Ruby和SQL。 Python也在我的名单上。 有很多的培训材料可以在网上找到： 统计202 加州理工学院的数据科学课程 Coursera：数据科学，机器学习，数据分析，数据分析计算 加州大学伯克利分校 – 数据科学 骑士新闻中心的课程：资讯图像和数据可视化 统计101：Udacity（统计入门），可汗学院，卡耐基梅隆大学的统计课程 Learn R 2）课堂训练（9 – 12个月） 如果你想认真提高这项技能，那就选择一门课程，严肃的对待它。斯坦福大学提供了很优秀的课程。 数据挖掘分析STATS202 线性和非线性优化MS＆E211 挖掘海量数据集CS246 现代应用统计：STATS315A 统计方法的金融应用STATS240P 现代应用统计：数据挖掘STATS315B 二、聚焦 1）集中所有精力 当我迷上了数据科学时，我发现只花20％的时间是不够的，这需要花100％的时间，所以我会去发现并解决工作中出现的所有和数据相关的问题（大数据分析，医疗保健，零售分析，优化问题）。 2）着手有趣的问题 把学习目标和个人兴趣放在一起。解决有趣的问题，同时学习新的技术是很有用的。例如我对零售，医疗保健和体育数据分析很有兴趣。 3）加速学习： 教学相长：我会给同事和朋友教一些R语言和数据挖掘的入门知识。这使我在这方面的知识更为扎实，也使得周围的人对这个主题更有兴趣。这对我来说也是一种回馈开源社区的方式。博客写作也是另一种学习和贡献的方式。 … Continue reading →

1. 1)Learn R programming to the extent of being able to writing some loops 2)Review Ch1 and Ch2 of PE 3)Reading the first three sections of Ch5 of TS 2. 1)Continuing building R skills 2)Review Regression as much as possible … Continue reading →

1、按下笔记本的Fn+快捷键，确认笔记本摄像头为开启状态。需要注意的是笔记本Fn组合键的运用需要驱动程序支持，用户通过Fn+快捷键开启摄像头以前，首先要确保组合键驱动安装正确。 2、如果Fn组合键驱动安装正确，却无法启用摄像头时，进入“设备管理器”界面，查看“图像设备”项是否有感叹号等警示标识，以确认摄像头驱动安装正确。为了避免Windows 7自带摄像头驱动出现兼容问题，我们最好使用官方摄像头驱动。 3、如果未能在“设备管理器”找到相关“图像设备”项时，则可重启笔记本，进入BIOS设置界面，进入BIOS后切换到“Advanced”设置界面，点选进入“Onboard Devices Configuration”菜单，将“Onboard Camera”项设置为“Enabled”。 另外恢复默认、升级BIOS等操作都有可能关闭笔记本摄像头功能，经过以上操作依旧无法在视频聊天时启动摄像头的用户，建议启动Power4Gear笔记本特色节能软件，查看当前使用模式是否关闭了摄像头、蓝牙等设备，只需在这些软件中修改当前模式设定，重新开启摄像头即可。

Be an interesting guy, collect interesting thoughts in the daily life. You could not hope others would understand or change, you could only make you self better and embrace a suitable attitude under different circumstances.

What: 1. Learn time series extensively, discuss with my advisor as much as possible 2. Improving my computing background. Besides R, consider SAS, C++, Matlab. 3. Revise my CV and try to apply some interns if time allows. How: 1. … Continue reading →