京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我从17年毕业后,一直在字节跳动西安做审核。做了两年多的审核工作,我对这个工作失去了热情。字节的视频审核和文字审核并非完全使用机器,采取的是双重审核,先机器审核筛选后再做人工审核的方法。工作的时候,我们需要一直盯着电脑看着那一个个视频或者一段段文字,并且还要从其中找到违规问题,这是很费眼力的。而且关键是这个工作还特别要求时限性,领导方面一直在说“数据堆积了要压下来”,让人有时候很有压力;有时又会出现数据量不足的情况,自己只能加班干等数据。领导说是量高了就有绩效奖励,但其实根本不会让员工挣得多。而且这个工作是白班夜班轮流的,到了夜班,又是一宿的盯着电脑,眼睛都要盯花了。回到家人很困,想睡一觉,但天一亮,回家的路上会使人变得精神,到家了想睡还难以入睡,就算困意来临,窗外的噪音也一声接一声的影响着人入睡,这种痛苦只有从事过夜班工作的人才会理解。于是我就考虑,我应该换个工作了。
经过一阵犹豫,我在19年10月份决定辞职去寻找新的职业机会。辞职后四处撒网到处投简历,大大小小的面试也经历了几十场,偶然的机会看到了CDA,那会也清楚不能再犹豫了,必须掌握一技之长才能有好的工作。那会儿是20年4月,疫情还没结束,我就去现场考察然后报名入学,当时没有线下班,我这边软磨硬泡负责人同意我在现场教室学习(本人自制力很差,感觉在家不利于学习)。老师是直播上课,西安现场教室开始只有我一个人。入学后我就给自己下了戒令,不找到工作不打游戏不喝酒!后来现场又来了一位学员,两个人一起并肩作战,努力学习。
课程安排是excel、sql数据库、power BI数据可视化、统计学、python、机器学习,知识密集度比较大,每天都学的很充实,干货满满。每个阶段结束会有分组阶段测试,痛点永远在后面,那会听机器学习就像在听天书,感觉难的很,机器学习课程有约一个月的学习时间,主要是围绕sklearn包的几个机器学习算法,例如KNN,随机森林,神经网络之类的,深度学习也是稍微有接触,我硬着头皮学,实在一点不懂的地方回放录播视频继续钻研,感觉当时也就学到了5,6成。另外一定要跟着老师一起做项目案例,多想想实际工作场景里这些技能的应用。在后期工作中,有时间一定要继续回看录播视频复习,因为每次复习,我都有新的学习心得。整个学习过程,确实比较累比较痛苦,但是一定不要放弃,一定要坚持下来。就像那句话说的,明天的你一定会感谢今天努力学习的自己。
重点来了!!!就个人而言培训就是为了找份好工作,所以这个课程的重中之重是最后的就业指导课,一定要听就业老师仔细道来,好的简历和自信很重要,面试岗位之前一定要做功课,看看这个公司的岗位需求可能会问到的知识点,针对他的业务和知识点专门做好准备。经过十几个面试,我在20年8月最后找到了一家叫美林数据的公司,薪资给的11K,比我原先工资的2倍还要多一点,我简直高兴的不要不要!感谢3个月以来努力学习的自己,感谢那些努力练习数据分析的一个个夜晚。当然也感谢CDA。
CDA W学长 22年2月
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29