金融转码计算机成功上岸五所高校录取-新东方前途出国

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留学顾问冯海侠

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    金融转码计算机成功上岸五所高校录取

    背景介绍
    申请难点
    留学规划与提升
     

     

    转专业申请计算机的难度总所周。而学生只有证券

    公司的实、几个网页设计和手游设计的小项。在老师 建议下,19 年暑假学生找到了助研的机,师从学校信息 科学中心的教,研究大数据科。每天在实验室工作超 12 小时他读的文献写的代码量是其他同学的好几倍。 ,还要上网课弥补先修课程缺。在申请阶,老师 深入挖掘他在学术上的优,反复沟通结合老师的意见与 学生个人专业方面的见解完成文书因为转专业的特殊性, 为了确保不在先修课程环节被剔,还指导学生提交 optional essay用科研经历和网课来证明自己专业背景1.15 那个美研几个大 deadline ,也是他第一批三所学截止的日。申请前,论、申请材料修,几件很重 要的事全都集中在那几,学生几乎天天熬通宵。老师 我太困,眯一下再来联系您。于是那一,老师和学 生共同战斗修改文案到凌晨两点半提交完了那个截止日期 的三所学校即便是申请提交完毕我们也不曾停歇努力, 卡梅和哥大的面,学生根据老师提供的面经准备了所有 问题的答,上万字的面试稿,后期老师帮助学生措辞 准备最理想的回答。Writing sample 老师也一一修改确认提 出建,而这一切在我们打开芝加哥大学 decision 页面 那一刻我们深知是值得的!

    院校解读
    留学方案
    案例分析
     一、实习建议企业

    商科实习有三大方向可供学生选择。

    1、 中国IT公司    对应的企业如阿里巴巴、百度

    2、 著名外企公司    对应的企业可以是微软亚、马逊公司等

    3、 计算机银行系统等    对应的企业有中信银行、中国银行等

     

    二、未来申请留学中实习的重大意义

    实习有四个方面的作用

    1、 知识储备需求。实习后学生才知道咱们这个专业将来是做什么的。这样的话,再本科的课程中能对自己有更多的要求,知道自己什么要学习,什么会用到的更多,什么是必须掌握的。

    2、 动手动脑相结合。实习是走向社会的几级台阶。学生由没有社会经验,到拥有娴熟的动手操作能力,是有一个动态过程的。毕竟知识来源于书本,实践于双手。只有实践过才会更有自信,才能走得更稳。

    3、 更好的自我认识。学生实习过后,才知道自己有哪些方面有待提升。趁着能学习的大好年龄,抓住青春的美好时光,感觉行动起来。多掌握些知识与技能。

    4、 情商及沟通能力等方面提高。学生实习锻炼了多方面的能力。如沟通能力,交际能力,自我认知能力,控制能力,等多方面的能力。

     

    三、学生申请的优势来源分析:

    从目前的数据分析行业的发展来看,数据分析从业者要具备四种核心能力

     

    (1)基础科学的能力

    现代商业中,数据是企业决策的重要依据,数据分析几乎渗透到每个业务环节中。统计学,数学,逻辑学是数据分析的基础,是数据分析师的内功。因此,要想在数据分析行业立足就必须掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如多元统计中的回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的决策树、聚类、关联规则、神经网络等。掌握这些方法,我们才能知道每一种数据分析的模型中,什么样的输入,什么样的输出,有什么样的作用。

     

    (2)使用分析工具的能力

    数据分析工具主要有SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等,其中SQL是基础,必须掌握并且会应用,其他的尽量能多掌握,毕竟都是基础技术,企业需要的正是综合型的应用型人才。

     

    (3)行业知识与业务知识

    如果数据不结合具体的行业、业务知识,数据就是一堆数字,不会产生任何价值,进而数据驱动营销、提高科学决策都将是一纸空谈。

     

    作为合格的数据分析师,一定要对所在行业的情况及业务知识有深入的了解。例如:看到某个数据,要知道统计口径是什么?如何提取的?在哪个业务环节产生的?业务发生的背景是什么?有无非经常性的因素影响等。


    前两个问题可以通过业务逻辑来进行数据提取,后面的问题更偏重于对业务的了解,对行业知识了解, 对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说,在掌握前两项基本技术的基础上,行业知识和业务知识的了解就显得很重要。基础决定能否进入这个行业,行业知识和业务知识的熟悉程度则是你进入这个行业后,能否成功的最根本的因素。   

     

    (4)掌握编程语言的能力和逻辑思维的能力

    就数据分析领域的编程语言来讲,如果不会Python、不会R,说你懂数据分析谁都不信。R 简单易用,通过 R ,短短几行代码就可以筛选复杂的数据集,通过成熟的模型函数处理数据,制作精美的图表进行数据可视化,简直就是 Excel 的加强灵活版。


    融合了 R 快速成熟的数据挖掘能力以及更实际的产品构建能力, Python 正迅速地获得主流的呼声。Python 更直观,且比 R 更易学,近几年其整体的生态系统发展也成长得很快,使其在统计分析上的能力超越了之前的 R 语言。除编程语言外,逻辑思维对于数据分析来说特别重要,不单单是数理逻辑这块,还要有逻辑学的知识

     

    反映商业数据里,大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线,有逻辑的推进,结果才会另人信服。数据分析的流程逻辑主要有以下几点


    ● 提出假设

    ● 验证假设(统计方法)

    ● 取数(SQL / Hive / Spark)

    ● 清洗和整理数据(R / Python Pandas / PySpark)

    ● 可视化(Excel / R ggplot2 / Python matplotlib)

    ● 展示给非技术人员(PowerPoint / Tableau / iPython Notebook / R Markdown)。

     

    2021-04-07

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