首先,回顾一下我的学习经历。对于学习方法来说,我总结了三部分:
第一,关于理论:统计学和数据挖掘理论是数据分析的基础,常规的统计理论和数据挖掘算法必须要学会,但是也要有针对 性,比如逻辑回归、线性回归、决策树、随机森林是目前金融行业应用最为广泛的,如果想入行应该重点研究,并要学会制作风险评分卡,其他算法了解即可。
第二,关于工具:Python是主流,必须要学会,如果想入金融行业必须要会SAS,互联网金融公司是用python做数据挖掘,用SAS关联数据库进行数据的提取、清洗。数据库是必备技能,必须熟悉。
第三,行业定位:在学习数据分析之前,请先定位好行业,这样学习才有针对性,提早在业务和工具上面做准备,优势也就越大,工具算是就职敲门砖之一。
对于职业选择方面,我很早就做了规划,也进行了针对性的预习,在整个求职的过程中都是根据自己的定位进行的尝试。期间遇到了很纠结的过程,两家公司的选择问题,最终入职了总公司,能有一个更大的平台。对于简历定位、简历内容、项目经验、职业发展、面试节奏和遇到的各问题也有自己一定的心得,可以跟学弟学妹们交流。
对于自己现在的工作,可以说很忙,但很充实,提升也很迅速。最后,送给学弟学妹们一句话:不忘初心,方得始终!
CDA数据分析就业班是为解决当下企业招人难、学员就业难的问题所研发的精品数据分析培训课程,适合期待从事数据分析的同学学习。课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授,内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能,学员经过三个月系统全面的脱产学习,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位,毕业可推荐相关工作单位。
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