京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
虽脑残粉令人反感,但每个人都有个爱豆,年少追星发生的疯狂事,你还记得多少?有人为见到偶像,深夜排队买演唱会门票、去到爱豆所在的城市打拼、进入演艺圈……
有人离开,有人坚持,也有人追成了巨星,这是胡歌最牛粉丝真实的经历。赵丽颖想必大家不陌生,她口碑极佳,不管演主角还是配角,演技和颜值均在线。
作为胡歌最牛粉,赵丽颖进入演艺圈,大部分原因是想见偶像,这让她与娱乐圈结下了不解之缘。爱做梦的小姑娘也许会以赵丽颖为榜样,认为追星也能实现梦想,但赵丽颖如今的成就却并非源自追星的幸运,而是她的巨大努力。
一个来自农村且非科班的小姑娘,既没背景又没人脉,靠着自己的拼搏走到今天。赵丽颖被公认为“拼命三娘”,曾一年只休2天。
更可贵的是,功成名就、婚姻美满、做了妈妈的她,仍不断要求自己成长和蜕变,在产后首秀综艺《中餐厅》中表现可圈可点。
------------------------------------------
人偏爱舒适轻松的生活,但努力的人会对自己狠,像赵丽颖为回归疯狂健身恢复体形,一度被人调侃“自虐”。
无论你是否美貌,不要忘记努力。即便资本雄厚,也别忘记自我提升,切莫失去那份实现人生价值的勇气!
赵丽颖让小编想起一个娇小的身影,她毕业于普通的师范类大学,从事安逸的文案工作多年。28年华重新审视自己,发现过去几年中自己忙碌却一无所获,感觉缺少些向上努力的动力……
她渴望走出舒适区,无关金钱、无关地位……只想找回那个曾经充满抱负,愿意不断超越的自己。
为此,小小的人儿开始梳理人生,非985、211毕业、年近30、文科……却因人才缺口巨大的朝阳行业数据分析,燃起了失去已久的冲劲。
背景弱、年龄大、毫无相关工作经验,竞争力远不如应届毕业生。然而,最差不过如此了,她最终鼓足勇气辞职,进入CDA学习数据分析。
辞职要勇气,学习则需毅力和努力!大学没接触过数学,微积分、N多公式太难,老师推导过程听不懂,她就发挥文科生强项:背。
这种方法虽不是最好,但也有可取之处,如果你也是个打算转战数据分析行业的文科生,不要害怕学不会,如她一样,背下来就好!
不仅如此,在认定数据分析行业,坚持转行后,她还总结了4点,或许也适合正在迷茫中寻找目标的你!
一、做好心理建设
告诉自己,可能没高薪,甚至比你以前的工资还低。
二、别放弃工作经验
她在教育行业做了5年,以前积累的很多东西,降低了转行时的难度,所以一定要知道什么是可以利用的,很重要。
三、她的学习总结
■ 明确不可能什么都成为强项。3个月既要学统计理论,又要学使用各种分析工具,除非你科班出身,否则全学会真的很难。毕业时掌握60%,其他部分在工作中不断完善即可;
■ 跟上老师的进度。很多同学上课时遇到不会的,要么翻书,要么查笔记,我认为都不太合适,遇到问题先不纠结,课后再补充为上。
■ EXCEL课程很实用。上班后才发现,实际工作中遇到的问题,CDA课堂上几乎全部讲过,所以听课和复习相当重要。
四、她重新就业的心得
■ 目光放长远,知道自己的定位。不要过于关注薪资,尤其刚毕业的童靴,你们缺少经验,但有足够的试错时间和空间,刚开始少赚点钱,不算什么!
■ 注重发展,不要失去初心。除了相对成熟的大公司,很多小公司对数据分析师的岗位职责并不明晰,所以入职一定要问好,是否真的能接触到数据,不要因一时高薪,忽略了长足的进步和发展。
现在的她已入职某互联网公司,从事数据分析师的工作,月薪16K,每年13薪,她怀着感动回顾了自己的付出和向上努力的全过程。
她的故事告诉我们,想突破就要狠下心,像赵丽颖那样,不要选择固守,人生才有新高度的可能。
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07