我经常被问到这个问题:"数字营销有什么问题?""为什么不直接做普通营销呢?""数据有什么让人兴奋的?""

嗯?让我们看看我能否回答这个问题，并分享我是如何做到这一点的。

首先，数字营销和一般营销都没有什么问题。我热爱数字营销，并以此为职业。我很喜欢它，它可以引导我去探索。

一个关键的问题出现了

在数字化营销之前，我有一份工作，我对公司网站上什么可以更新、什么不能更新有疑问。它会不停地说"不"，却不给出理由。我真的很想知道原因，所以我决定去上一些课，自己去发现。我在纽约大学上过各种各样的HTML、web开发和多媒体课程。我所学的完全改变了我自己的职业方向，因为我成为了IT和利益相关者部门之间的桥梁。这种转变让我进入了数字营销领域。

另一个重要的问题

几年过去了。我换了一份新的工作，随后又过了很多年，我加入了一个分析团队，在那里我们的任务是研究如何更好地捕捉和分析数字营销工作。 正是在这里，我开始考虑比以前更多的数据。 一个问题浮现在脑海中，因为我没有得到答案。 我想知道数据中的某个地方是否有一个故事可以更好地帮我回答这个问题。

我们有一个资源问题，导致我们不得不专注于我们最畅销的产品或需要推出的新产品。这意味着我们的中档产品很少受到关注。由于资源有限，这种情况经常发生。当你生产很多产品时，你必须根据资金和人力来确定优先级。但我想了很多，我在数据中是否遗漏了一些东西，可以在不影响资源的情况下帮助利用这些产品?就像经常发生的那样，当问题纠缠着我的时候，我说了很多，然后就去了学校。

在这种情况下，我的一名员工碰巧向我发送了有关她在大会上感兴趣的数据分析研讨会的信息。当我读到学校提供的其他选项时，"预测建模"这个短语引起了我的兴趣。这是数据科学101课程的描述。

研讨会分解了数据科学家所做的基本工作和他们在行业中使用的工具:他们使用建模和机器学习来分析和交流数据驱动的见解。这只是针对一些信息，但这已经足够了，我想去学到更多。

他们提出的一个工具是python，我以前从未使用过它。我想看看它是什么样子的，所以我采用了GA的Python Bootcamp简介。从那以后，我后退了一步，仔细考虑了一下，我觉得这里的工具可以帮助我理解数据试图告诉我的更多的故事。但我还不确定下一步该怎么做，我研究了我的选择。同时，我还参加了GA的其他工作坊，包括社交媒体策略地图和数字营销训练营。毕竟，我还有数字营销技能需要不断温习……

一个想法的形式

关于数据科学的话题和对它的更多了解一直萦绕在我的脑海中。我无法摆脱在数据中探索故事、解开谜团的想法。我研究了在线学校，发现自己又回到了GA，在这个时候，GA就像是我的第二个家。GA有两个数据科学项目，一个是兼职，一个是全职。虽然我还没有准备好离开我的工作，投入到这个项目中，但我对它很感兴趣。所以，我参加了一个关于它的问答环节，并且觉得整个概念和方法都很棒。使用一个相互连接的教室让我着迷，以至于这个想法似乎一直萦绕在我的脑海中。不过，离开我的工作似乎很有风险，离开我的工作仅仅是为了得到工具来帮助我回答一个问题真的值得吗?

这里有很多值得思考的地方。我权衡了利弊，随后列出了要审查的各方名单。然后我想到了一个主意，也许我应该先看看我是否能进入这个项目，然后再考虑以后的重大决定。这就是我所做的。我申请了，被录取了。只是我推迟了入场的时间，这样我可以多考虑一下。我的计划是用这段时间来恢复我对很久很久以前学过的数学的记忆。

中断

当我在考虑这个重大决定时，我的工作生活发生了翻天覆地的变化。我的公司进行了重组，部门被关闭了。这些事情发生了，你会想，完美的时机，然后直接进入数据科学。 问题是，我需要一点时间。我在公司待了十二年多，从头开始建立了这个部门。我也让员工考虑一下。，虽然我理解了巩固的商业决策，但也我为失去的东西感到悲伤。

我花了几个月的时间来思考我真正想要的职业道路。当我这样做的时候，我陷入了上课的舒适区。我在Coursera上下载了一些，其中最喜欢的是一系列关于领导人员、团队和SEO的课程。在这段时间里，我也花时间冥想和远足，基本上反思生活。另外，我在当地的图书馆扎营，做了很多研究。最后，我又回到了数据以及数据在所有事情中的应用。但更重要的是，我对机器学习和建模着迷。通过学习如何深入数据进行探索，我也被发现创新想法的可能性所吸引。我终于明白"我还在等什么?"时刻和GA联系，看我是否可以开始下一个数据科学沉浸式会议。幸运的是，答案是"是的。"

新方向

所以，是的，我花了一些时间来接受改变职业的想法，这是好的。如果你正在考虑做这样的转变，那么花些时间来确定一下。做你的研究，问问题。为自己找到正确的前进道路。如果你准备好了，那么实现这一飞跃将会更有价值。

对我来说，我发现数据科学是一个比我想象的更丰富的学科。我爱上了它，现在渴望尽我所能学习。我最喜欢学习的是自然语言处理，我以前从未想过用文字作为数据。每次我把数据扔进多维空间的时候，我也会有点高兴，但这可能是我喜欢科幻小说的原因。无论如何，这就是我从事数据科学的原因。我仍然不知道最初把我带到这里的问题的答案，但我相信我现在有了工具来帮助我完成，现在我可以用这些工具来解决这个问题。