【打卡、总结帖】From 大龄材料物理博士后 to Data Scientist

背景介绍：美国专业排名70多的PhD，目前在美国中西部同档次学校博士后，泡实验室多年，用各种高大上的实验仪器做样品，测试样品，俗称搬砖。本科学的C语言早忘光了。得到的实验数据也比较简单，会用到各种固体物理模型解释实验数据，会用到MATLAB简单处理数据, 数据展示Origin，编程基础跟地里大牛比起来弱爆了。对本专业的各种传统出路已经丧失信心。现在打算每周投入20个小时到网络课程的学习上。我这个人一直以来比较谨慎。浪费了很多时间考虑各种选择可能。现在我决定仿效地里小伙伴开贴自我监督、记录进步，也希望得到大家的建议。谢谢！

课程：
. 1point 3 acres1. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

我又回来了。还是继续打卡！之前发完贴后看了不少那个udemy网课的视频。不过还是很难坚持，也不清楚到底要学到什么程度才能找的工作。再加上平时工作也比较忙，很难集中精力，每天的计划总是跟着变化走。。。最后索性报了个remote的培训班，虽然也很难说就学得更快了，大部分时间还得靠自己。 不过也算有明确的计划，有人监督和鼓励着，自己平时也少些焦虑，能把有效的时间更加专注到学习上。在这之间学完了传统机器学习的主要算法。也刷了一段时间的LeetCode。目前集中精力混kaggle牌子，补充简历上的项目，以及找工作。
所以最近要做的内容如下：
1. 在Kaggle上学习数据项目实战经验。有机会就组队，混个牌子。不过主要还是以学习，涨见识为主。遇到新的知识点，就尽量去学习弄懂，并练习，然后看能不能运用到实战中去。
2. 持续投更新简历，准备面试方面的东西。以提高简历内容，积累面试经验为主。

版主：我搜了一下其他人怎么打卡的，发现有单独的版面。版主如果觉得这个帖子不应该在此，请帮忙换个地方。多谢！

Week 1 Day 4 (今天星期四啦)
1. 复习Matplotlib，总结各种做EDA的套路
2. 更新好简历发给recruiter

Week 1 Day 5
昨天复习了一下Matplotlib, 学习了如何写出更好的visualization code。 Kaggle 上面很多大佬的图真的很酷炫啊。应该是自己一直有积累。不够我觉得目前对于DS来说，还是先看能不能把事情搞定。能不能通过EDA，了解数据，发现新的东西。 这些code跟做前端的developer很像啊：），各种style 和工具，但不变的是数据统计信息本身。

今天要做的：
1. 继续总结各种做EDA的套路
2. 学习、复现最近一次Kaggle比赛的solution。

可以的呀，zsrenatusa。 你也可以一直在这个帖子follow 我的状态。

. .иWeek 2 Day 1
最近两天家人接着感冒生病，我也被传染。完全没有精力学习。今天恢复到8、9成的状态。接着做之前还没做完的吧
今天要做的：
1. 学习、复现最近一次Kaggle比赛的solution。
2. 整理面试流程。在LinkedIn要一个内推。

请问lz做kaggle是怎么找到队友的，谢谢！

自己可以先做着。到快结束的时候在自己排名附近找呗。有朋友可以抱大腿，那就当我没说过。。。