转专业申请计算机
背景介绍
申请难点
留学规划与提升
计算机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 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)。