标签：成长 人工智 数据 基本 一个 模型 数据科学 公司 大数
我在传统的制造企业工作了8年，直到2017年的上半年，感觉所在的岗位已经没有可提升的空间了，同时职场上的晋升空间也受限；机缘巧合，2017年正是大数据和人工智能概念吵到最热的时候，传统制造企业也是收到了不同程度的影响，我们公司要在2017年成立大数据部门，也是我就跳到了大数据应用部门；
时至今日，一年半多的时间已经过去，从最初的懵懵懂懂到现在的深知自己的无知太多，感觉要学习的东西太多，仅此开了博客记录和督促自己的学习过程；作为一个传统业务部门的人转到互联网相关的行业，个人的发展方向只能是产品经理，这也是公司对我们这种传统转型的人员的定位，而我认为除了产品经理，还可以转型到数据挖掘和数据科学家这条路，这是我给自己定的方向；也是接下来我的学习路径的前进方向；
那么如何制定学习计划呢？因为在职上班，不可能全天学习，所以我认为最好的学习方式是通过产品过程去实现学习，既然在职，那么每年都是有kPI要去的，所以每年要完成2-3个产品；我们传统行业转型，注定了在很长一段时间内，我们只能做增值业务的产品；增值业务的产品，经过部门摸索了1年多的时候，目前流程已经基本为：产品经理规划产品------产品经理做初步的特征工程-------数据组准备数据---------------算法工程师进行建模------------算法工程师进一步做特征工程，迭代特征--------------数据组再准备数据------------最终模型-----------产品经理进行验收-----------领导进行产品验收；
因为，我作为产品经理，目前是想向各个向发展，算法也要学习，数据处理也要学习，希望可以可以尽快成长为一个合格的数据挖掘或者数据科学家；接下来的博客会记录项目的总结以及学习的过程；
学习的几个点分别为：如何做特征工程；学习各个算法的原理；学习数据处理；这些3方面所需要涉及到相关工具和软件:SQL,python
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原文地址：https://www.cnblogs.com/newdate/p/10198972.html
