數據分析從零開始 - (1)事前準備

當你打算從零開始，變成一個有足夠能力的資料工程師，一開始會需要準備基本工具。而隨著時間過去，自然而然你會瞭解並且學習到更多工具。

在此提供簡單的確認清單(Check List)，讓在打算開始學習並應用數據分析時的準備參考。

1. 電腦

既然是資料分析，電腦自然是必備工具。

最推薦的是Mac的notebook，如果沒有太大的經濟壓力，最好買記憶體越大的越好。13吋MacBookPro，RAM 16G價格大概四萬八。其他可以考慮dell的linux desktop。


選用Mac或者OS為Linux的電腦有許多原因，內建的終端機(terminal)可在bash等環境快速執行各類型資料處理的前期工作。現在windows也有powershell，並且至今技術工程師在對比unix/linux的shell時，常常會有各種爭論。

不過，就打算從零開始的數據工程師，別想太多，就選unix/linux吧！

2. 作業系統

無論你的電腦是桌上型還是筆記型，無論他原本是什麼作業系統。你都需要一個Linux作業系統。在MacOS上可以安裝VirutalBox或者VMware來執行Linux虛擬機器(VM)

3. 基本知識技能與其標準

雖然說是基本，但真要搞定以下知識與技能需要很長的一段時間，就從零開始的情況而言，「盡你所能」的了解以及練習是不二法門。

(1) Linux基本操作：在終端機(或者Shell)中，完全了解以下幾圖中的指令的意義：
（圖一）

   (圖二)

   (圖三)

(2) 網路工具自我學習與操作：能有耐心的看完這篇AWS CLI，並且能用AWS CLI上傳檔案到S3。在整個過程，僅使用官方文件，不在google上搜尋非官方說法。

AWS有提供許多免費工具，用在資料分析上非常適合。但是如果你有PB等級的資料，在AWS上做大數據分析是非常花錢的。

(3) 程式設計基本能力：利用python或任何程式語言，將台北市的住宅竊盜公開資料處理分析加總之後，列出各區的竊盜案件次數表。這裡要注意編碼(encoding)的問題。
如下圖：

(4) 英文閱讀能力：

其實英文閱讀能力對數據分析，甚至其他技術學習是非常重要的基礎。如果不習慣閱讀英文，而老是只查中文網頁，那麼就等於少了60%的網路知識存取。

如果對自己的英文閱讀能力有疑慮，可以先試著不查字典看完這本書：How To Read A Book，這本書用詞遣字相當簡單，而書的本身就是「增加閱讀能力」的方式。因為是本很老的書，應該很便宜，或許早已經沒有版權？