【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、论文文献、数理统计、统计学基础、建模分析、数据方法

【专访摘要】本次CDA持证人专访邀请到刚毕业的数据科学与大数据技术专业应届生唐一楠，她分享了应届生求职准备、大学期间的专业学习经验，解答了大数据分析类毕业论文文献查找、毕业设计选题的疑问，分享了后续学习与工作规划，为大数据相关专业应届生提供了实用的就业与学习参考。

【主持人】大家好，六七月大家谈论的焦点有很多，这一期的话题我们来说毕业季， 2022 年高校毕业生增加至 1076 万人，创历史新高，应届毕业生就业压力也随之增加，随之而来，就业也成为许多毕业生关注的话题。今天的 CDA 持证人专访，我们就邀请到了刚刚毕业的唐一楠。让她来给大家分享一下学习及就业的一些经验，请一楠和大家打个招呼。

【嘉宾】哈喽，大家好，我叫唐一楠，今年毕业于中南财经政法大学统计与数学学院。我的专业是数据科学与大数据技术。我们专业主要学习面向大数据应用的数学统计、计算机学科基本知识，还有数据建模、分析和处理、统计学推断的基本理论方法和技能。

【主持人】一楠，我看你也是刚刚毕业，最近找到了工作。是和自己专业相匹配的工作吗？

【嘉宾】是的，我找到了一家还不错的公司，是数据分析类岗位，我最近几天准备去入职了。

【主持人】恭喜恭喜，作为一名应届毕业生，你在找工作前做了哪些准备呢？

【嘉宾】首先我觉得找工作需要一份合适的简历，可以把和岗位相关的专业课程都写上去，像我投递数据分析类岗位，所以统计学基础、概率论与数理统计、数据库、机器学习都是核心相关课程。另外简历还要写上大学期间考取的证书，像英语四六级、计算机等级证书也很重要。

【嘉宾】再者重点要写上大学期间的实践经历，选择能够体现专业能力的经历进行描述。作为应届生，除了简历，职位信息获取也必不可少。一定要多关注学校就业指导平台，留意宣讲会、就业双选会、线上招聘等渠道信息，都是应届生找工作的优质资源。

【主持人】那你大学期间学习方面做了什么准备呢？

【嘉宾】我的专业数据科学与大数据技术从统计学大类分出，统计学基础、概率论与数理统计是最底层核心课程，知识点是后续专业课的根基。除了理论课程，Python、R、SQL 是必备编程基础课程，要学会用这些语言搭建模型，借助计算机完成数据分析与处理并输出结果。

【嘉宾】另外机器学习课程对我后续数据分析帮助很大，比如监督学习里的KNN算法、Logistic回归、决策树等，都是处理分类数据非常实用的模型。关键是要理解模型原理、能用编程语言建模、学会图表可视化分析、解读数据结果并完整阐述模型结论。备考CDA证书的过程，也是我系统补齐数据分析知识的过程：巩固原有数据库、统计学基础，开拓电子商务等全新知识领域，实现自我提升。

【主持人】接下来这个问题是咱们的粉丝向你发起的求助，就有粉丝问大数据分析类毕业论文文献应该去哪里找？看来这位粉丝为论文的写作而头疼啊。

【嘉宾】果然论文文献是大学生都会头疼的问题。其实学校图书馆是最好的资源，可以通过图书馆官网进入知网。结合毕业论文选题与主题，检索近几年相关文献参考学习。大数据分析类论文检索关键词可以用数据方法、模型、建模分析等，精准查找文献资料。

【主持人】做大数据分析方面的毕业设计，有什么好的题目或方向推荐吗？

【嘉宾】当下医疗+大数据结合非常紧密，大数据在医疗信息平台、医疗科研、人体健康检测、药物研发与副作用分析、临床决策辅助等领域应用广泛。大数据类毕业设计可以结合医疗场景，依托真实医疗数据开展建模分析与课题研究。我自己的毕业论文就是临床辅助决策方向，题目是《基于统计学习方法的胎儿健康程度预测》，通过孕妇宫缩CTG数据预测胎儿健康状况，辅助医生临床决策。

【主持人】对于日后的学习和工作有什么规划呢？

【嘉宾】我前几天刚刚报名了CDA二级考试，有一年备考时间，打算利用工作之余系统学习二级知识，研读考试大纲参考书目，全力备考。如果顺利通过二级，会继续冲刺CDA三级。虽然三级难度更高，但我认为要一直保持学习进阶的状态。

【嘉宾】工作上，作为职场新人，会虚心向前辈学习历练，不断扩充知识储备、积累项目工作经验，脚踏实地成长，坚持在数据人的道路上稳步前行。

【主持人】我们今天的采访对象很有代表性，一楠作为大学应届毕业生，成功找到了理想的工作。而且还是和自己专业很对口的数据分析类岗位。根据麦克斯， 2021 届本科毕业生月收入最高的 10 个专业中，绝大多数都需要编程技能，所以从进入高校的第一天开始，就可以为未来的就业做准备了，需要像一楠这样学好自己的专业知识，再利用 CDA 考证的机会检验自己，查漏补缺。感谢一楠接受我们的线上专访，也祝福一楠在工作中一切顺利，也祝愿所有的毕业生都能够找到自己理想的工作。今天的采访就到这里，我们下期再见。

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