<p style="text-align: justify;"><strong>指南者学员投稿</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>申请经验分享</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>学员背景</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">X同学</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>本科：</strong>四川大学 信息管理与信息系统专业</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>GPA：</strong>86.42</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>录取院校：</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><span style="color: #1890ff;"><a style="color: #1890ff;" title="香港科技大学 大数据科技" href="http://www.compassedu.hk/majr_49717" target="_blank" rel="noopener">香港科技大学 大数据科技</a></span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我有一年gap的经历，这一年我在一家公司从事大数据相关工作，硕士也是申到了科大的大数据科技，所以我会就<strong>DS的申请和就业</strong>给大家做一些分享。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">大数据行业介绍</span></strong></li> </ul> <p>&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">首先我先介绍一下大数据行业，就我一年的体验来讲，它其实就是对于<strong>数据的采存管用</strong>，也就是采集、存储、管理和使用等一系列操作。采集这一块就非常清楚了，大家利用一些脚本，然后对于离线或者实时的数据做一个获取，这些获取到的数据其实是杂乱无章的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">假如大家做过什么爬虫或者一些大规模的一些数据的抽取，都知道数据其实是杂乱无章的，我们就需要根据我们的业务需求对他做一些<strong>ETL操作</strong>。你们可能觉得ETL看起来比较生涩，它其实就是抽取、转换和加载这三个单词的缩写，这个时候我们就把数据转化成了我们需要的数据。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">接下来我们就需要把它们集中存储起来，把这些多元异构的数据做集中存储。多源异构就是多来源，并且每一个结构都不一样，比如说它是结构化的数据或者文本化的数据或者一些音频视频，然后我们把它建立成一个<strong>数据湖或者数据仓库</strong>，我们在使用的时候才会对数据湖做一些逻辑的处理，那数据仓库就是在我们使用之前就做完非常严密的逻辑处理，然后用的时候直接提取就可以了。所以这两个的区别就是数据湖事先存再使用，然后先存再处理，而数据仓库是先处理再存。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">之后的管理其实就是对它做一个<strong>界面的分装</strong>，然后用户可以用一些可视化的界面来操纵数据，可以更快地找到数据并使用它。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">使用这一块其实也不用多说，大家都明白，我们可以做一些算法建模，然后把这些干净的数据拿出来，用算法套进去之后，得出来我们想要的一些商业分析或者一些报表统计。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这大概就是整个大数据行业的介绍。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">大数据行业职务概况</span></strong></li> </ul> <p>&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">首先最高层的肯定就是<strong>CIO首席信息官</strong>，他其实是将数据科学家、IT人员、数据分析师等做的所有数据的处理，上升到一个信息的高度，<strong>用数据去辅助决策</strong>。我们刚进这个行业，肯定不可能做到那么高的一个级别，它应该是我们未来努力的方向。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我着重介绍以下的三个职业：<strong>数据科学家、IT人员和运维人员</strong>。首先是数据科学家，它其实是我们这个行业里边职业寿命非常长的，到50岁左右都是非常黄金的工作年龄，因为对于数据科学家来说，他积累的行业外的经验越丰富，他就是越有经验，然后在这个行业也做得越好。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">他需要有两方面的知识储备，一方面就是要了解一门跟业务相关的，比如说电子商务、工业、交通等这样的学科，<strong>明白这个学科的特点</strong>。同时要有另外一个知识储备，就是能够使用<strong>统计学、数学、计算机科学</strong>开展一些工作，把这两个知识储备结合到一起，其实就是他的技能要求。对于这个职业来说，一般对口的专业就是计算机、统计学、应用数学，然后信息管理等。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">下一个角色就是IT人员，IT人员这一块其实大家都知道，跟业务的联系就比较的浅。它主要分为两个方向，一是前端的开发，这个跟行业关系不是很大，它其实就是实现一些页面，然后再从接口获取一些数据。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">对于大数据行业，它比较特殊的就是有后端开发的IT人员，需要去<strong>跟大数据整个生态系统的一些服务去打交道，主要使用Java</strong>，然后能够实现一些比较复杂的、数学科学家无法实现的一些数据处理过程，以及对于它的存储的一些优化。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">比如说你在存储的时候，学过计算机的同学就知道会有行式存储和列式存储，他们面对的分析和存储都是不一样的，这个时候我们就需要根据数据科学家提供的业务需求，IT人员去做一个分析，最后设计出来一个非常完善的存储模型，让数据科学家或者前端的开发人员都能非常快速的存取数据，然后使用数据。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第三个职业就是<strong>运维人员</strong>，这也是一个大数据生态系统里边非常特殊的职位，因为刚才我们说过了，大数据生态系统其实是一个非常纷繁复杂的生态系统，它的更新换代非常的快，同时它的每一个服务都不是一个完美的服务，它都是贴合不同的业务需求，所有的服务都是有他的好处和坏处，没有一项是完美的，所以运维人员就是为了解决这样一个问题而产生的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">他需要具备的能力其实就是对于所有的服务做一个统筹，一旦出现集群挂掉了的情况，比如说一个服务停了，他就要去追踪这个问题究竟在哪，并且去分析这个问题要怎么解决，然后解决的时候就可能牵扯到有关资源的协调能力，比如说给服务分配多少，才能让他们完整的运转起来。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">如何提升在这个行业的竞争力</span></strong></li> </ul> <p>&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">针对于以上的这些行业和职位，我们怎样去提升自己的能力，第一个就是<strong>学习的能力</strong>。在这一年的工作中，其实我感触最深的就是因为大数据它的生态系统更新迭代特别的快，所以说你经常要阅读一些技术文献，然后找到它跟上一个版本的区别，或者说你完全入手一个新的服务的时候，学习这个服务到底是用来解决什么。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这个能力其实在大学的时候是很好去培养的，因为大学的老师也经常会让你们做一些文献调研，或者跟技术有关的，就会做一些技术的官方文档的阅读，然后会让你们去写一个报告。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">那我就建议大家在产出调研报告的时候，几个问题必须要搞清楚，这个服务产生的背景是什么？然后他能解决什么问题，他要怎么用，以及它用完之后能够产生的效果是什么？解决这四个问题，能够在你读技术官方文档的时候产生一个思维导图，大家应该都知道思维导图，不管是哪一个气泡，它其实都是跟另外一个大气泡或者小气泡连接起来的，这样就保证了找出一个知识点，其他所有的知识点都能被串起来。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这个能力对于我们大数据行业是必须的，因为越来越多的服务挤到你的脑子里，假如你没有一个体系化的学习，就会成为一盘散沙。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第二个能力就是<strong>数据分析的能力</strong>，大家可能都会问我要去做数据分析或者机器学习或者一些Python算法的学习，我应该怎么样去提高？</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这里我就建议大家去<strong>多参加一些竞赛</strong>，因为数据分析就是以解决问题为导向的，所以就推荐大家去kaggle上面去看一些，先从简单的开始看起，循序渐进，然后去找一些竞赛做。刚开始做竞赛的时候，你不要想着把它做到完美再提交，其实这样对于你的自信心是一个非常大的打击。主要是要去看它提出来的问题，比如说非常经典的非常简单的泰坦尼克号，生存的人员的背景和它生存率的一个关系，这就非常简单，其实用python非常快就可以写出来，或者当你面对这个问题的时候，你就要明白让你实现的功能是什么，然后你快速的把功能实现之后，你就提交，提交之后它会给你一个评分，你根据你的评分和排名，可以再去优化你的算法，然后逐步去提高排名，在这样一个过程中，其实对你的积极性打击是非常小的。然后你可以在这个过程中去学到非常多以问题为导向的算法编写，这样也不会无趣。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后一个也是非常重要的，就是<strong>英语水平的提升</strong>。因为我工作的这一年，做了大量的国外的一些官网的调研，他们有很多的产品做得非常好，基本上就是超出我们的水平大概五年、十年左右，然后提出了很多新的概念，但是假如我的英语水平不够的话，我对于他们要表达的内容其实是完全不懂的，所以我就希望大家能够把英语作为一个沟通工具去学习，你能够了解这个工具背后要表达的内容是什么。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">当然，之前也说到我们<strong>这个行业需要不断的学习</strong>，对于我来讲，港校一年制的进修也是非常合适的，接下来我会给大家分享一些港新计算机及大数据相关专业申请的建议。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">申请建议</span></strong></li> </ul> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我其实是从大四开始就决定要出去读书，当时就已经和指南者的老师一起沟通定过专业了，但当时我对于自己的兴趣以及这个行业其实都不是特别的了解，所以一咬牙就决定先工作一年，就没有提交申请。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">通过一年的工作我也是改变了自己的申请方向，因为我了解了自己的兴趣所在和能力所在，然后我就选择了<strong>数据科学、信息科学以及大数据科技</strong>，在指南者老师的帮助下完成了各项申请材料，最后也拿到了我最想去的科大的offer。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong>选校心得</strong></li> </ul> <p>&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">对于港校选校的心得，从宏观上来讲，其实就是给大家这三个建议，第一个就是<strong>找到自己兴趣所在</strong>，这个其实是一个非常感性的点。大家其实可以想一想，你在做什么的时候，是一边骂骂咧咧，但是手却停不下来，就是要把它做完，做完又能获得满满的成就感，这就是你感兴趣的地方。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第二个就是<strong>找到自己的能力所在</strong>，这一块就不是那么感性了，是可以量化的。你可以回顾你做的比较大型的一些项目以及取得的一些成就，去分析这里边你起到的作用是什么，然后你是怎么样在这个项目或者经历中去体现你的能力的，这个是非常好量化的，你就可以找到你自己的能力所在。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">然后<strong>结合你的兴趣所在和你的能力所在</strong>，用这两个去匹配你所了解的申请专业。因为每一个申请专业它都会有一个对于他所需要的学生的一个描述，以及他的课程描述，你在看的过程中，其实就可以去匹配前两个要素，然后去决定你到底要不要读这个专业，要不要申请这个专业。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong>选择港科大的理由</strong></li> </ul> <p>&nbsp;</p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/20210512/1620783030637.jpg" width="722" height="368" /></p> <p>&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">根据多种分析之后，我主要是因为这两点原因选择了<strong>港科</strong>，第一个就是我在看他课程设置的时候，结合了我的工作经验，我感觉他的是<strong>课程设置更偏技术一点</strong>，而且跟大数据的生态系统贴合的也比较紧密。第二点就是我<strong>比较喜欢有压力的学习氛围</strong>。所以当时港大虽然后续给了面试的通知，但是我没有去，因为我最心仪的就是港科大。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">总之，大家在确定了自己的喜好和目标之后，一定要坚定不动摇地去努力追求，不断提升自我。预祝大家都能实现自己的心愿！</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>微信又又又改版啦~</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>设置指南者留学为星标或置顶</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>留学资讯、干货分享不错过哦~</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/20210512/1620783070367.gif" width="348" height="328" /></p>