简单表列下自己的情况，针对下面理解与规划方向
希望大大们给予建议（有错的直接点出），或能更细化具体下学习计画
个人情况 - 快10年没写程式，但人都在网络圈
（1）资管系毕业
（2）毕业后当过一年 iOS Developer（当年还没有 Swift，写 Obj-C）
（3）iOS Dev 后，都当数位专案的产品经理
想启动学习原因
（1）想透过这次学习更结构去剖析资料、利用数据做出正确判断。能搭建个数据体系（
这比较空泛）
（2）自己做的专案数据要求与规模越来越多。未来公司还可能有专职的 BI / BA Team
与数据科学家。
自己能掌握进阶名词，有实作经验未来能跟他们对接顺利。
（3）很久没有系统性的写程式，锻炼下自己程式思维。
目前情况与学习的理解
（1）Python只是个语言，可当的工具，主要是资料处理思维。 （2）做经典题目，比搞
深语言还重要（毕竟不是本业） （3）还是要厘清自己进一步具体需求（目前觉得难定
义，像什么场景需要资料思维？feature selection / pipeline，这样？）。
目前制定的方向
（1）目标设定方向：7月底完成 20 题 kaggle 经典题型，分数大于 0.75。9月 50 题，
分数大于 0.80（有个时程，有个具体数量）
（2）Step1 ：先把经典免费课程看完并实作（看到第4堂 List , Tuple，对有一点点
程式背景的没负担）
彭彭老师
https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk
（3）Step2：开始选好题目，切分里程碑（ 7 , 9 , 11 各到什么程度）
以上，欢迎给任何建议、鞭策或进一步拷问。