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?