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校友故事|她能探索宇宙黑洞,也能讲好数据故事

专业和职场的迷茫和求索,终于踏入物理系探索宇宙。疫情年回国网课氛围缺失,尝试过金融和咨询两大领域。在 Le Wagon 探索理论的实践,从数据领域小白到数据分析师大厂实习,回到学校为物理系带去数据新见解

校友故事|她能探索宇宙黑洞,也能讲好数据故事
校友聚焦 Shirley Mao Data Analyst 进一步了解Shirley
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今天校友采访终于回归,这次我们请到大三间隔学期来到 Le Wagon 沃耕上数据科学课的 Shirley 来分享她从学术到实践,从物理到数据分析师的探索之路。


如何找到了 Le Wagon ?

来到 Le Wagon 编程学校之前,Shirley 刚刚因为疫情原因从美国回国,处于间隔学期,已经对网课感觉到了疲惫的她开始探索新的环境和事物。她刚好和 Le Wagon 沃耕网页开发课程的校友Arianna 是朋友,经 Arianna 的推荐她参加了沃耕的线下活动,并决定学习数据科学。

其实这也不是 Shirley 第一次接触编程,在她就读的 Middlebury College 大一的时候她就修过计算机科学导论课,课程上学习了一些 Python 和其他的编程知识。

那为什么她当初没有选择热度很高的计算机专业?因为要了解某一个领域并选择这个职业作为将来的工作,并不是那么容易的事情。计算机领域已经非常细化了,往往通过一节课很难想象到之后的职业类别分别对应什么知识,大学学习的课程也是以理论为主,大学课程不会做一些实践项目,有可能只是教授学生如何打造一款小游戏,作为没有什么工作经验的大一新生,很难想象课堂上的理论和编程知识的实际生活应用。Shirley 也并没有选择计算机作为学习方向。


为什么选择物理作为了本科专业?

“CS、物理、化学,专业内容固可贵,学习氛围价更高”

那最终 Shirley 是如何决定学习物理和经济的呢?她提到 “CS,物理,化学,我在大学都试了一遍,然后发现最喜欢的是物理。” 人与人之间的关系在她的专业选择里也起到了决定性的作用。这几年在物理系的学习中,她在相互支持的氛围里探索科学、物理、宇宙。不仅如此,学习物理和经济还帮助她锻炼了逻辑思维能力,这将大大帮助之后她在 Le Wagon 学习数据科学和编程。


训练营体验如何?

Le Wagon 数据科学营也给了 Shirley 相似的体验。数据科学全日制是一个高强度的课程,非常考验学生的快速学习能力。在9周内课程会覆盖从数据工程、数据分析、数据科学、到机器学习、深度学习等各方面的内容。
成果展示日
有一定的理科和数学基础的帮助,在加上 Le Wagon 积极主动的学习氛围,Shirley 提到整个学习过程变得十分有趣。“和小组成员一起讨论项目课题的时候,就像是回到了高中,大家课下花了很多时间一起在咖啡厅讨论,拟定了非常多的课题,最终定下来要做一个协助日常沟通的软件。小组的成员有工作了好几年的,也有刚步入大学的,大家在经历上互补,理念上相似,所以沟通起来很愉快。”
Persi 团队

下一步是什么?

“下一步,我的方向是数据分析师/数据科学家”

尝试过金融和咨询两大领域,在 Le Wagon 毕业后,Shirley 又相继获得了B站和观远数据的数据分析实习岗位。不断地摸索和尝试,她最终确定了自己毕业后的职业方向 - 数据科学。Le Wagon 的学习还让她发现了学术理论和实践应用契合点,她计划将数据分析应用到本科学习中的黑洞研究。
B站实习期的团队
实习的感悟?

“对于我来说,在实习中最大的挑战是身份的一个转变。在职场上,我所面对的人和事不能再用学生思维去判断和思考。在课堂上,很多知识和要求都是老师掰开,一样一样喂给你,但是在职场上,很多东西需要自己去领会和判断。比如,在业务方提出需求时,我们需要及时反馈需求的可行性和可能遇到的风险;同时,也需要迅速判断对方业务的痛点,并给予解决方案等。”

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零基础数据科学入门短期课程报名:https://info.lewagon.com/china-online-data

非全日制数据科学训练营报名:https://www.lewagon.com/shanghai/data-science-course/part-time

如果你有更多的问题,那和我们的中国校区负责人 Alex 聊聊吧!
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