校友故事｜她能探索宇宙黑洞，也能讲好数据故事

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。

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。

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。

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。

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。”

“下一步，我的方向是数据分析师/数据科学家”

“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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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！