211市场营销本科——985信息管理硕士——阿里巴巴数据分析师,我用了1年时间实现我的目标。作为一名热爱数据分析、通过努力拿到心仪offer的学生,是许许多多通过努力实现目标的学生中的普通一员。一路走来,我把自己的经历按照时间线写下来,中间穿插我的经验,在记录自己工作的同时,希望能给想要进入数据分析师岗位的学弟学妹们一点点的小收获。
本科4年,初识数学建模,爱上统计
关键词:数学建模、大数据时代
从小就特别喜欢数学,高考146,大一时特别顺理成章的参加了数学建模的校内比赛,接着一直到大三,参加各种数学建模比赛,也是在比赛中,认识了我一辈子的好朋友——我的队友。
大二时拿了大学生数学建模四川省一等奖,大三拿了美国大学生数学建模比赛一等奖。直接引导我想走数据这条路的,是我在大二时修的统计学基础的课程,老师讲得特别好,上课时讲解样本、抽样这些概念时,我听得津津有味,也是那时候,大数据概念慢慢火起来,我买了当时最火的一本书——《大数据时代》。那时,第一次听说了啤酒与尿不湿的故事。接着,上网百度了大数据时代,好嘛,说行业欣欣向荣,人才需求旺盛,好嘛,哥来了,无论如何要投入大数据的怀抱!
保研,转到信息管理专业
关键词:转专业、哈工大、数据挖掘概念与技术、统计学
大三暑假,参加了很多保研夏令营,算是缘分,来到哈工大管理学院管理科学与工程下面的信息管理专业读研究生,融入到了一个满是互联网说辞的环境中。
当时的梦想就是去阿里巴巴工作,原因很简单,离家近、海量、超级有价值的电商数据,马云大大,等我!
研一课程特别多,那先好好上课吧!过去1年多,几乎所有课程内容我都忘记了(囧)。唯有2门课程认真听讲了,其一是我们院长叶强老师讲的数据挖掘,推荐教程是《数据挖掘概念与技术》,韩家炜老师写的,行业大拿啊,数据分析、数据挖掘行业的入门书籍呀!那时候知道了k-means聚类、神经网络、关联规则这些牛逼哄哄的算法,嗯,搞数据的大概就是做这些的吧,听起来还有点小激动呢!
其二是葛虹老师讲的高级统计学,扎扎实实的又把统计学的基本方法学习了一遍,相关分析、回归分析、时间序列、多元回归、logistics回归,然后每2周一次的上机实验,拿数据用SPSS、Excel分析,实际的操作了数据分析。
学习,积累,陷阱,进步
关键词:学习、定位
我们专业毕业做据分析师这个岗位的还是少(我们专业可是叫信息管理,去ERP公司比如SAP才是王道哎呦喂)。只能在网上搜索。
首先,我知道了中国统计网,这是个不错的网站,关于技术的、业务的、统计基础知识的,都有,对于我要成为一名数据分析师很有帮助。
再然后,我在知乎上找到了这个人,卡牌大师,从此,我就跳到了一个大大的坑里面,陷入了无穷无尽的和R学习中,导致对于我,有点本末倒置。以为数据分析师是整天用python和R写各种高大上的代码的。
但实际上,这是因为现在业界对于数据分析师、数据挖掘师这类岗位的界定不清楚。但就以我现在3段数据分析师的工作经历来看,这两类还是可以很清楚的区分开来的,也给学弟学妹们提个醒,找好自己的定位:
1、数据分析师,主要技能SQL、Excel,从里写SQL语句得到数据,然后在EXCEL里加工可视化后做成报表或者报告,利用你的商业敏感度,给出可靠的结论。听起来很简单是不是,但这其中需要的商业敏感度,确是最需要积累的。具体方向有3个:数据产品、决策支持、数据运营。其中,数据产品PK需求把控&项目管控能力;决策支持PK商业sense(例如做营销,360网址导航这种每月几百万的框架到底要不要签?);数据运营PK提炼特征能力综上,你会发现在互联网公司,数据分析师要处理的问题,跟营销、产品、运营一样。
2、算法工程师,主要技能数学功底+统计功底+实打实的写代码能力+看论文读最新算法论文的能力。要求相当高。对应岗位推荐算法工程师、搜索算法工程师、文本挖掘、语音识别、图像处理这类算法工程师。比如阿里,做推荐的算法工程师基于访客、商品、商家的在线、离线信息等等数据库的数据,来得到一套推荐的逻辑,通俗点说,怎么给出个公司,给每个商品算个得分,排列出来给买家看到,买家会想要买更多的商品。而这背后的算法,其实市面上大部分的书都覆盖不到,是需要算法工程师基于算法基本功(、核心算法范式)+商业感觉(业务逻辑、综合行业运营、分析师的假设经验)+利用数据不断的实验迭代得到最好的结果、获得参数、还要担心本身样本不随机带来的系统偏差等等问题。
听了介绍,你应该比较理解了!其实最简单的找到自己定位的方法,就是找到你心仪公司的校招岗位,看底下的岗位要求,找到你最感兴趣的、跟你的能力和经历最匹配的,就可以啦!So easy!妈妈再也不要担心我找不到方向啦!哈哈哈!