必須承認，一開始我在印度理工學院羅克分校學習工程學時，我還沒有關注大數據分析。起初我還是一張白紙，把課程學得一團糟。很快我便對我的常規課程失去了興趣，取而代之的是開始參加其他項目。我參與的***個與處理大數據有關的活動是美國運通組織的一場競賽。由于我對這個活動一見鐘情，我甚至從事了清理數據這一差事。不久，我便沉浸在學習編程語言和編碼中。今天，我很幸運地說，我找到了我的激情所在，我做的是自己熱愛的事情——在Crayon data 做一名數據挖掘工程師。

我為何會宣稱這是我的事業？讓我來告訴你。

1.做出有根據的決定

我不是一個果斷的人，我不喜歡基于自己的直覺做出決定，因為我是一個情緒化的人！一天一個樣，有時候甚至完全不同。然而數據從來不會說謊。數據分析能讓你做出有根據的決定。

2.學習新的(編程)語言

我常常對編程語言感到著迷，從大學期間直至現在，我一直用C和C++進行編程，但作為一個數據挖掘工程師，我需要了解更多的編程語言。目前，我正在學習R，R十分有趣。編程促使我去思索一些方法以便于去解決十分復雜的商業難題。除此之外，我還喜歡創造給人們使用的工具。只需要敲敲代碼，或是按按開關，然后忽然有許多人在使用我創建的APP,這是一件十分有趣的事。我計劃在學習R語言之后開始學習Python，因為這兩種語言是數據科學領域里***的編程語言。

3.深入數據庫

一個數據挖掘工程師應當知道如何從數據庫中查詢和提取數據。當前，我使用HiveQL查詢和管理存儲在龐大的分布式存儲系統中的數據集。到目前為止，我僅僅熟悉SQL，我還想學習更加流行的數據庫MongoDB。

圖：數據庫受歡迎程度

4.預測分析的力量

預測分析借助了統計學、機器學習、數據挖掘和模型去分析現在和過去的數據，從而對未來做出預測。通俗地講，預測分析給予渺小的人類一些力量去預測未來，就像諾查丹瑪斯和偉大的康奈克 (但不顯得滑稽)。能夠預測出誰會點擊，購買，撒謊或是死亡，這簡直是太有意思了。

5.擁有機器學習與統計學的經驗

數據挖掘是應用機器學習和統計學技術去解決一些具體的問題的領域。每一個新的項目都會涉及到不同領域。這給予了我機會，使我能夠在不改變原有工作的基礎上，發現和學習新的領域。我最近對深度學習有興趣。深度學習是關于使機器進行學習的，這令我十分興奮！

6.最重要的是，給家人和朋友留下深刻印象

數據科學家被哈佛商業視角列為21世紀最性感的職業。其中包含了近期對大數據和數據科學過多的炒作。當我告訴我的朋友們我從事數據分析工作時，他們會很好奇而且想了解更多，比如：我使用什么工具，我工作的范圍，我的報酬等等。人們詢問”我怎樣才能從事大數據分析?”時 ，感覺棒極了。

現在，你知道是什么驅動我熱愛數據分析。是的，我是一名狂熱的數據分析愛好者，以后也不會改變。所有發布這類信息的文章的人們，最終都會燃起我學習的欲望，學習更多知識，讓自己變得更富有創造力和創新性，盡力做***的數據分析師。至此，我必須向他們說聲謝謝。