
毕业的一年时间里,看着周边很多人,很快调整好状态进入工作,通过自己的努力,获得自己想要的生活,当然,也有些人仍然在浑浑噩噩的混日子。自己在这一年里不满足现状,从国内折腾到国外,再折腾回国内;从资源销售到汉语教师,经历了不少却始终没能找到自己满意的工作,直到来CDA学习数据分析。
第一份工作是同方知网(北京)技术有限公司,资源合作专员。这个职位平时的工作就是接接电话,偶尔会出差去和各个期刊杂志的主编“交流一下感情”,平时过得很逍遥自在。起初我觉得工作清闲,可以有更多时间去学习喜欢的东西,但是渐渐发现,并不是这样,安逸的环境会慢慢磨灭一个人的斗志,让人越来越堕落。同时我越来越觉得,这样的工作状态、生活状态不是自己想要的,过于安逸,像是老年人的生活。于是本着趁着年轻就是要折腾的心态,我又去了非洲,不过仍然没找到自己喜欢的工作。当时我也是很怀疑自己的能力,觉得可能这辈子也就这样的混下去了。
今年5月,我来到CDA参加了数据分析就业班,本着一直以来的习惯,我坚持每天课程结束后记笔记、敲代码;第二天早起,复习昨天学习的知识,再敲一遍代码,温故而知新。在最初的一个月里,感觉很糟糕,觉得所有东西都很难,理解不了,消化不了,但是课程不等人,感觉总是慢一步,怎么也学不明白。
然而我很庆幸自己并没有因为困难而选择放弃,困难反而更激发了我的斗志。我开始更努力地去看代码,写代码,努力听课,下课努力复习。现在回想起来,在就业班的那段时间我甚至一天能学10个小时,风雨无阻。我非常感激那段时间如此拼命努力学习的自己。刻苦努力成果在第50天左右初见成效,我也开始在班级群里面活跃起来了,不管看到有谁遇到困难我都会努力去帮忙解决,思考多了,问题见的多了,知识就开始慢慢的融会贯通,与此同时和同学们的关系也越来越融洽。此时此刻,我也慢慢喜欢上了数据分析,觉得这样的工作是自己想要的,因为努力付出后,能得到认可,能得到满足。
后来,我成了大家的代理‘助教’,大家有问题都来找我,我也乐意帮忙,良性循环我的知识积累也越来越多。毕业之前,有些同伴和我说:你能告诉我你是怎么学的?我怎么感觉同样这三个月,我们俩好像是两个老师教出来。我说:唯手熟尔。你如果一天也学习10个小时,你一定比我更厉害。
最终,毕业答辩我们小组以小组第一的成绩顺利结业,经过一段时间的奔波我们也都找到了满意的工作,平均薪资还不错,都如愿以偿成为了数据分析师。还有一件事儿,这三个月,我自己瘦了10多斤,也是自己保持自律,坚持运动的回报。
对于学习的经验,我总结的只有两点:努力和坚持。相信自己,并持之以恒的为之努力,我相信大家都能如愿以偿。
现在,我成为了一名真正的数据分析师。每天和模型算法打交道,同时参加了人工智能比赛,写下这段话的时候,我们的队伍已经收到了晋级决赛的邀请函,也是对我们半个月来夜以继日的努力最好的回报。
努力终有收获,相信未来终将是美好的,如果还没有,那请你继续努力,继续坚持,
愿我们都梦想成真,愿CDA越来越好。
【其实你也可以成为心中所愿的自己】
先人一步,学会数据分析技术,CDA数据分析就业班2月17日开课,提前一个月报名优惠1000元,感兴趣的朋友赶紧咨询赵老师。
课程链接:https://www.cda.cn/kecheng/6.html
内训咨询请联系:赵老师
电话:13121318867
扫码添加微信:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15