Las especialidades de big data se han vuelto populares. ¿Cómo cambiar de carrera y convertirse en analista de big data?
Luego volveré a publicar un artículo sobre la experiencia de otra persona al cambiar de carrera para realizar análisis de datos y se lo publicaré al autor de la pregunta:
Estimados profesores y estudiantes de Gami Valley College, en primer lugar Muchas gracias por mi compañía durante 5 meses desde septiembre de 2017 hasta marzo de 2018 y la paciente guía del maestro Zhang y el maestro Zeng durante mi período de estudio. En el camino de la formación en big data, es precisamente gracias a su arduo trabajo y compañía que tengo el salario con el que estoy muy satisfecho hoy en la carrera profesional de big data. ¡Gracias de nuevo!
Durante el proceso de capacitación en minería y análisis de datos, el que más me impresionó fue el maestro Zhang. Las conferencias del maestro Zhang fueron muy claras, especialmente la teoría del diagrama PPT, para que un estudiante de nivel cero como yo pudiera. Entiéndalo bien. Es miembro del Grupo Nacional de Estándares de Big Data. Aunque solo tuve cinco meses de tiempo de estudio, fue muy gratificante para mí personalmente. No solo me permitió ingresar con éxito a la industria desde un principiante, sino que también me entrevisté con éxito para una empresa recomendada por el maestro Zhang y recibí un salario que recibí. Estoy muy satisfecho con.
El maestro Zhang espera poder compartir alguna experiencia de aprendizaje con los estudiantes más jóvenes en el futuro. Todos estamos familiarizados con este asunto y hemos experimentado más de diez años de estudio. Especialmente los estudiantes que cambian de carrera y no tienen conocimientos básicos de big data deben tener una comprensión clara de la industria de big data antes de decidirse a recibir capacitación en big data. Solo hablaré de 5 aspectos a continuación. Los estudiantes posteriores pueden usarlos como referencia y espero que les resulte útil.
1. El interés es el mejor maestro. Ya que has decidido cambiar de carrera y aprender big data desde cero, debes enamorarte de él desde el fondo de tu corazón solo cuando estés realmente interesado. ¿Puedes tener la motivación para aprenderlo bien?
2. Leer más. La vista previa antes de la clase es indispensable. Antes de la clase, el profesor le enviará el material didáctico del día con antelación. Asegúrese de tomarse el tiempo para leerlo detenidamente, de lo contrario, lo encontrará. que al profesor le resultará muy difícil aceptar lo que se dice.
3. Haga más preguntas. Si está aprendiendo big data sin ninguna base y no tiene ninguna base de programación, debe hacer más preguntas cuando encuentre problemas. Espera para salvar las apariencias, por un lado, puede ejercitar tus habilidades de comunicación y si puedes utilizar un lenguaje lo más sencillo posible para que el profesor comprenda los problemas que encuentres (lo que será de gran ayuda para tus futuras entrevistas). Por otro lado, tus resultados de aprendizaje actuales también afectarán tu salario futuro.
4. Practique más. Los proyectos de formación práctica de Jiami Valley College en cada etapa son muy específicos. Todos provienen de proyectos reales en empresas reales. Practique más ahora para prepararse para futuras entrevistas y experiencias laborales. ser de mucha ayuda.
5. Diligencia, esto es muy sencillo de decir. La gente es vaga, como cuando estábamos en la escuela, los profesores enseñan las mismas cosas. ¿Mejor? ¿No eres bueno estudiando? Lo mismo ocurre con la capacitación en análisis de datos. ¿Por qué algunas personas pueden obtener un salario de 18.000 después de graduarse, mientras que otras solo obtienen unos pocos miles? Esto es directamente proporcional a su propia diligencia. Todos, por favor encuentren su propia diligencia, ¡vamos!