不是我的个人经历，但是他的经历我觉得对有些人还是值得借鉴的：
本科spss课
英语四六级
SQL
善用英文搜索
在搜索文献的过程中，我喜欢上了经济学人的《graphic details》栏目，发现他们绘制的图非常漂亮、专业，然后我就开始学习excel，尽自己所能将excel图表做的更漂亮更专业，这些经历为我日后做数据可视化打下了坚实的基础，我知道了商务色彩搭配及图表的综合简洁等，我知道怎么将自己与别人做的图表专业的区分开来。后来看了大前研一先生的著作，了解到了专业精神，我曾经写下这样一句话，以此勉励自己：
所谓专业即每一个细节都经得起推敲
为了快速上手，熟悉统计学知识，我并没有马上深入的学习R，而是快开始学习spss，原因是对于无知的我这种傻瓜软件更容易上手。于是SPSS帮助我巩固了统计学知识，当简单的统计知识学习完成后，我发现SPSS不够灵活，很多功能也不够用，做的图表和excel一样难看（这对于我来说是无法忍受的），因此网络上有一堆人鄙视，但很推崇R。于是我决定要深入的学习R，我先将SPSS的功能在R里面做了一遍，积累了一些自己的理解，我开始想在自己的论文里做一些数据分析的内容。
现在想来如果我直接实战学习可能会节省更多的时间。
实战更能锻炼技能水平。公司当时做BI（商业智能），于是我接触了市面上常见的BI，包括tableau、QV等等BI软件，我熟悉他们的优劣势，也熟悉他们的数据可视化效果。曾经试图将R的页面融入到BI中，这个时候我熟悉了shiny包，做了一些页面，但我渐渐了解到R作为统计语言做这些通用语言的工作时所暴露的缺点，开始接触python。
闲暇时间开始学习中文文本挖掘的内容，没有成型的数据和书，我就看帖子，去一个一个的实现，然后积累经验，这时我的R语言操作算的上非常熟练了，从实现到速度优化（并行计算等等）知识已经非常熟练，积累的代码也非常多了。
后来那个经理找我做医院处方数据的挖掘，先给他做一个shiny的demo。我给他做了，没有收一分钱。再后来他请我去他公司负责法院文本挖掘，我没去。但成了他们的外援，仍然没收到钱，他们给这边搭建的一台服务器也帮助我了解了不少Linux的知识。
刚开始锻炼自己的机会远远比钱重要，反正自己闲着也是闲着，但是这种情况只适用于刚开始。另外我在公交上读完了《Data Mining with R learning by case studies》、《Machine Learning for Hackers》、《R Graphics Cookbook》等书籍，之所以提这三本书是因为我不止一遍的读，这三本书很有特色，前者帮助我学习了各种算法，中间的帮我接触了实际应用中的知识，后者帮我熟练了ggplot的函数及图表元素结构。我开始学会利用零散的时间，坚持积累也开始学习高度自律。