京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
北京CDA数据分析就业班50期学员
姓名kmell:庞同学
毕业院校:北京工业大学
专业:信息管理与信息系统
入职信息:玖富集团,数据分析师,北京
就业感言:
一、学习阶段:(远程版)
由于一些个人原因选择了远程学习的方式,较现场学习而言,从学习的态度和方法上都有很多不同之处。
首先,远程学习需要较强的自控力和持之以恒的耐心,并不会有人严格监督你的打卡和听课质量,所以在了解自身情况的基础上去选择适合自己的方式才是一个好的开端(自控力不足的小伙伴建议果断现场学习,理想很丰满现实很骨感)。持之以恒的耐心在于三个月的学习对我们来说并不是一个很短的周期,在整个学习的过程中,各模块知识点对你来说可能有难有易,有感兴趣的也有不太关注的,那么就需要去平衡他们,找到良性循环的方式:最基本的要保证听课的完整,因为无论哪部分内容总有你不太了解的知识点,先保证漏斗的开口足够大,才能为最终吸收的知识奠定基础;接下来要明确哪些内容是你的核心需求,因为人的精力都是有限的,不可能一上来就把方方面面学到极致,在学习前我们都应该明确自己的目的和目标,课程内容的设置也都能提前了解到,对于你的目标工作岗位的核心技术要求就是需要你重点关注的,那么无论难易都要花更多的时间精力去学习和练习,这些内容具体的排期你也要了解以便提前准备不受其他各种因素影响,比如SQL,统计知识等(像python和机器学习就要看每个人具体的目标岗位的设定了);三个月下来,我们并不需要保持每天时刻的高率学习(当然我们也做不到),而是应该有的放矢,劳逸结合,达到事半功倍的学习效果,这样也有助于我们保有持之以恒的耐心。
其次,学习方法上我使用三种模式(但对于远程小伙伴而已,保证这些模式效率的前提是你手边最好准备两台电脑,一台直播课程,一台跟着操作以及记录):
1. 对于熟悉或容易的知识点,上课用xmind做笔记,建立知识框架,紧跟课程节奏,熟悉的知识点简要记录,重要以及易忘的可以突出标记,课后根据框架梳理一遍并补全课上没记全的内容,例题和作业自己都再单独完成一遍,确保思虑清晰完整。
2. 对于不太熟悉且重点模块的知识,最好提前预习,不然上课就是完全懵(至少可以把涉及到的一些基本概念先理解一遍),上课遇到难点不理解的可以先记录之后找机会询问,尽量在当天多理解多记录多询问,还可以课间/晚自习讨论或上网搜一些资料答疑解惑,因为录播一般都是第二天课后才更新,当天课程如果落下太多可能会影响第二天的听课效果。但看录播复习也是重要一环,在整个课程的学习中,我对于不熟悉的知识点通常都会在后期观看2-3遍录播视频,每多学习后面的一部分知识再回过来复习前面的内容都会有新的认知理解和收获,同时对于知识点之间的连接也非常有帮助。
3. 对于知识的运用是我们学习的最终目的,所有的理论知识也都是为了支持实践,第三个模式贯穿整个学习过程,就是建立一个练习文件夹,像SQL,Python可以搜罗一些练习题来熟悉命令操作等。其他模块可以利用网上的数据或自己工作上的数据甚至是老师提供的练习数据,去作为一个分析项目来完成,从数据提取,清洗整理,描述性统计甚至建模做一些挖掘工作,到最终的数据可视化及数据分析结论报告的产出。项目输出的完整性既有助于我们把各部分知识整合起来,还锻炼了分析问题的思路,从中我们还会遇到很多实际问题,去解决,去优化,切身感受数据分析工作中的点滴(课程后期的案例和你自己学习过程中完成的一个个小项目都可以作为将来面试中的项目经历)。
二、就业阶段:
对于找工作的过程,我总结了几个关键点:
1. 准备要充分:如果说前面的三个月的学习都是纸上谈兵,那么找工作就开始真枪实干了,请拿好枪再上战场,不然一次次的失败可能会让你失去勇气和信心。简历和面试技巧在面试前老师都会协助我们做准备,但面试终究是要自己单打独斗,所有写在简历上的内容以及从面试时说出来的话,都必须是我们提前准备好且对答如流的,不然干脆就不要提及(这是亲身踩过的坑,不要给自己挖坑)。
2. 面试节奏和优先级安排:建议趁刚学完对知识比较熟悉的时候保持每天2个的面试量,岗位或公司不太满意的也不要一味拒绝,可以排在理想公司面试的前面,作为一个锻炼自我的机会,完善面试经验,为后续更好的发挥做铺垫。
3. 保持良好心态:心态为什么重要?如果你的能力不行,那么心态再好也没法通过面试,但是如果因为前期的失利导致自己心态崩了,不自信,破罐破摔不好好去准备后面的面试,那么那些本可以抓住的机会可能也就此错过了,导致陷入恶性循环,所以正视每一次的面试结果,总结问题。
最后,希望小小分享可以给小伙伴们带来一些帮助,也祝愿大家都能通过学习丰富自己,最终get到自己理想的工作
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28