京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
很高兴有这个机会,受邀参加CDA校友分享会。
几个月的学习和求职的经历,也让我感慨颇多,有一肚子话想跟咱们老师、同学交流,如果有些我个人的成功、失败之处,也希望对大家有一定的借鉴。我的起点比较低,如果我都能成功,相信其他人肯定也能成功。
来CDA之前
我今年22岁,大专学历。我的专业是高尔夫运动管理,可能大伙都没听过!是不是很高大上,天天接触有钱人?
我们的专业课,包括高尔夫专项技术、规则礼仪、产业概论、俱乐部管理、赛事管理、营销实务等。我的高尔夫球也打得不错哦,如果有校友对高尔夫运动感兴趣,可以找我私聊,免费指导哈!
一看开设的课程,你就能发现高尔夫运动管理专业就是为这种高端体育项目量身打造的,所以我们对口的就业方向比较窄。目前面对国内经济形势,还有疫情影响,现在就业压力很大。虽然也能找到一些跟高尔夫球运动、高端体育场馆等相关的工作,但整体收入不高、也不稳定,多是以销售为主,跟业绩挂钩。
这也是我来CDA之前比较苦恼的地方。想要趁着年轻再学点技术,心里有底。而且大专嘛,确实学历比较低,很多工作连面试机会都没有。
学在CDA
我来CDA学习,选择的是面授班,这样能天天接触到老师和同学,不懂就当面请教。班主任还特意给我引荐了两位助教,阿涛老师经常在晚上给我开小灶,在这里也表达一下感谢。
助教冲哥也跟我讲解了该怎么学习、怎么看视频,又推荐了一些基础的入门书籍,给我增加了不少信心。后来还跟我聊起他年轻时候在高考受挫、大学奋斗、工作后辞职考研等经历,让我备受鼓舞,年轻的时候就该折腾,没有什么好怕的。
开始几天确实心里有些发怵,之前对数据分析接触少、基础也比较差,更是不知道将来应该选择什么就业方向。班主任露露了解到我的情况后,安排负责就业的佟老师跟我聊了几个小时,帮着分析我的特点、个性特长应该往哪个方向发展,也让我对数据分析这个行业和就业市场有了一个清晰的认识。
上课这两个月我觉得自己还挺拼的,几乎掉了一层皮。主要是基础太差了,再加上刚接触这块,现在我感觉基础还没有那么扎实,而且越学越觉得有好多内容要去恶补。好在现在慢慢入门,知道该怎么学了。
求职之路
咱们就业老师每周组织的线上老学员求职及工作分享会,我几乎一期不落,不过一直潜水、很少发言。在这个分享会上我获得了很多启发和指点,也希望咱们这个活动一直办下去。
找工作的经历比较痛苦,因为我的专业和学历都没有竞争力,所以投简历阶段基本就被淘汰了。那段时间我打了一阵零工,也跟咱们CDA的老师和同学保持着联系。一边挣钱养活自己,一边继续学习,给自己鼓劲。
后来听就业佟老师说有一个咱们CDA的老学员所在的公司招人,帮我安排了一个面试的机会。面试前几天,我让助教阿涛老师帮我把知识点系统地串了一下,还请佟老师给我针对性地做了一个模拟面试,最后又帮我优化了一遍简历。
坦白的说,面试的结果一般般,但我还是很荣幸地拿到了这次工作的机会。我在想他录取我的原因是什么呢?除了有校友这层关系,也许是我比较上进,人比较踏实,而且还比较年轻,可塑性强吧。
再回首
回首我的逆袭之路,我觉得下面三点非常重要:
1、 一定要找靠谱的培训机构
比如像CDA这样即专业、负责,又有温度的大家庭,能够让我们安全、快速地转换新的人生赛道。
2、 一定不要放弃自己
记得有碗毒鸡汤是这么说的:条条大路通罗马,而有人就出生在罗马。确实,人分三六九等,每个人的起点都不一样,如果我们就此认命,像现在流行的所谓“躺平”,那真是不用活了。我觉得年轻的时候还是要拼一把,这样老了才不后悔!
3、 一定要抓住每一次机会
比如我来CDA后一直跟老师和同学保持着联系,这是我进入数据分析行业的人脉和领路人啊。
比如求职的时候,很多同学说不考虑第三方外包公司、不考虑太初级的数据治理打标签、取数之类的工作,关键是你有这个资本挑三拣四吗?先把工作拿下来、先入行、先把自己的技术搞牛了再说嘛。
当然,现在的我还远没有成功,只能说开了一个好头,还要继续努力,不断夯实基础,争取在数据分析师这条路上越走越稳!
再次感谢CDA,还有我们校友大家庭,祝咱们都越来越好!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30