
不到两年,他是如何从外行进阶到参与Google人工智能项目
这篇访谈稿采访到成文用时约三周的时间,虽然对今天的这位嘉宾认识不深,但是你会发现从他的字里行间满满的谦恭,对知识的渴求,和自己进步的鞭策。
榜眼初相识
吴*天
2017年12月
CDALevel II大数据分析榜眼
北理工数学系毕业,是不折不扣的理工科学生,毕业以后也像很多人一样,面临着就业的选择。尤其是在选择数据作为自己从业之路的阶段,也曾有着困惑、疑虑、顿悟和坚持。
数据分析之路的风雨兼程
当问到他在选择数据分析有哪些记忆深刻的工作经历时,他若有所思的回忆到:
说到记忆深刻的工作经历,其实从选择数据分析之路开始,就是一路的披荆斩棘,一路的风雨兼程。
从SPSS到R,从Python到Scala,从MapReduce到Spark,可以说每个阶段学习与工作,每个阶段所遭遇的困难与阻碍,以及最终的收获,都令人记忆犹新。
因此对我而言,印象深刻的并不是工作经历,而是在选择数据作为自己从业之路的那个阶段,自己的困惑、疑虑、顿悟和坚持。
因为择业对我而言不是混口饭吃,我希望自己所从事的行业能最终成为我的人生方向。
在这个过程中,CDA给了巨大的帮助。
应对工作变动的最好心态是空杯学习
交谈中我发现,他的谦逊和学习的空杯心态正是每个CDA学员,每个CDA人,甚至每个正在工作岗位奋斗的人都应当学习借鉴并且欠缺的。
在CDA毕业以后,先是在成都数联益康科技有限公司任数据分析师、大数据分析师等职,早些时候主要从事算法研发的工作,后期由于公司业务需要,工作的重心转向了分布式集群架构及分布式算法执行等相关工作。
在这家公司虽然有变动,但是也是因为这些变动让我变得更懂得学习的空杯心态,逐步让自己提升。
正是因为之前的积累,目前,很荣幸的参与到谷歌的一项人工智能项目当中,暂时处在一个学习和提升的阶段。
学习这件小事
他说,和CDA的结缘是因为学习,因求学与CDA相识,并到现在的互相信任彼此扶持。
其实我同时也是CDA数据分析师脱产班第四期学员。
如果说大学教育为我打下了一个扎实的知识基础,那么CDA课程的学习,才真正帮我奠定了一个完整的数据分析知识理论框架及方法论,这套理论框架和方法论,在我日后的各个学习和工作阶段,都给我提供了莫大的帮助。
其实参与CDA的考试,本质上是出于对CDA数据分析师品牌的认可,相信CDA考试的质量及其社会认可度。下个阶段,我想在技术上寻求进一步的突破和发展,将暂时离开大数据架构及分析这套技术框架,投身人工智能领域,而参加一场考试作为技术实力的验证与证明,最合适不过,外加基于我对CDA的了解与认可,参加CDA LEVEL II考试便是不二之选。
其实我经常会参加一些考试来借此锻炼自身技术,在这些国内的数据分析考试中,CDA的考试质量确实是最高的,在本次考试中也暴露了自身技术上的很多不足,有待后续继续提高。
学习经验和技巧
每个人都有不同的学习方法和学习技巧,但是他的学习方法听完以后,你会觉得不仅仅是逻辑在线,更重要的是学习的思路清晰,贵在坚持。
那么关于学习心得,我的想法是,大数据整个知识体系其实内容非常多,要进行系统性学习的话,除了在要有恒心和毅力之外,最重要的就是要从诸多知识内容中梳理出一条主线。
那对于大数据分析师而言,知识内容的主线应该就是算法原理及其落地实践工具的掌握,机器学习和数据挖掘算法原理是核心,有了一定的算法原理知识后,首先是学习利用菜单式操作的统计工具SPSS进行实践,然后进一步学习利用Python进行算法编程方面实践,最后则是利用spark进行算法的分布式实践,掌握不同工具,实际上最终还是围绕实践算法来逐级展开。
有了学习主线,后面就是按部就班的一部分一部分来进行学习。
2018年6月CDA认证考试官方报名途径
点击“阅读原文”报名
CDA认证考试交流分享
请添加个人微信(微信号:CDAbanzhuren),备注“CDA考试”进群。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28