京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12