采访老师：

大家好这一期的话题我们来说说毕业季，2022年高校毕业生增加至1076万人，创历史新高，应届毕业生就业压力也随之增加，随之而来就业也成为许多毕业生关注的话题，今天的CDA持证人专访，我们就邀请到了刚刚毕业的唐一楠，让她来给大家分享下学习及就业的一些经验，请一楠和大家打个招呼，

唐一楠：hello，我叫唐一楠，今年毕业于中南财经政法大学统计与数学学院，专业是数据科学与大数据技术。我们专业主要学习面向大数据应用的数学、统计、计算机学科的基础知识，数据的建模、分析与处理，统计学推断的基本理论、方法和技能。

采访老师：一楠，我看你也是刚刚毕业，最近找到了工作，是和自己专业相匹配的吗？

唐一楠：找到了一家我认为还不错的公司，数据分析类的岗位，最近几天准备入职。

问题1：

恭喜恭喜，作为一名应届毕业生，你在找工作前做了什么准备？

唐一楠：

准备的话，首先我觉得找工作需要的是一份合适的简历。简历上可以把自己所学的和职位相关的专业课程都写上去，像我投递的是数据分析的岗位，统计学基础、概率论与数理统计、还有数据库、机器学习这些都是相关课程。另外大学期间获得的证书，英语四六级、计算机等级证书也很重要。还有一个是大学期间的经历，就选择能够体现自己专业能力的事件描述一下。作为应届生，除了简历，对职位信息的获取也是必不可少的。找工作的话一定要关注学校的就业指导平台，上面会有很多信息，宣讲会的日期，就业双选会，现在也有很多线上宣讲，是很值得关注的。

问题2：

那你大学期间学习方面做了什么准备呢？

唐一楠：

我的专业数据科学与大数据技术是从统计学大类中分出来的，统计学基础和概率论与数理统计是最基础的课程，里面的很多知识点是理解后面专业课的基础。除了这些理论课程，python，R和SQL是基础的代码课程，我们需要用这些语言去建立模型，利用计算机帮我们分析处理数据，获得结果。另外还有机器学习这门课，对我后面的数据分析和处理有着很大的帮助，比如说监督学习中的分类模型：KNN算法、Logistic回归、决策树等等都是对分类数据处理过程中很有用的模型。对于我来说，重要的就是学会理解模型和方法，学会用计算机语言去建立模型，学会用图表去描述数据表现结果，学会阐述模型中出来的结果。其实考CDA证书的过程也是我去学习和充实数据分析知识的一个过程，之前学过的，像数据库、统计学可以再完善一些，没有学过的东西，像电子商务那方面的，就像是开拓了新的知识领域，我会更加认真地对待。

问题3：

接下来这个问题，是咱们粉丝向你发起的求助，有粉丝问大数据分析类的毕业论文文献应该去哪里找？看来这位粉丝为论文而头疼啊！

唐一楠：

哈哈，果然论文文献是大学生都会头疼的问题！其实各个学校的图书馆是最好的资源，通过图书馆网站进入知网，结合我们毕业论文的选题和主题，就可以检索出最近几年的相关文献来查阅参考了，大数据分析类的也是这样，检索的关键词可能就是：数据、方法、模型这些。

问题4：

做大数据分析方面的毕业设计，有什么好的题目或方向推荐吗？

唐一楠：

有的，现在医疗方面和大数据结合非常密切，大数据在医疗信息平台、医疗科研领域、人体健康的检测、药物研发和副作用、还有临床的决策辅助上都有很好的应用，大数据类的毕业设计就可以和这些个医疗方面相结合，找到具体的医疗数据，再进行深入地建模分析研究。我自己的毕业论文就是临床决策辅助方面的，我的毕业论文题目是《基于统计学习方法的胎儿健康程度预测》，是根据反映孕妇宫缩情况的CTG图来预测胎儿的健康程度，辅助医生决策。

问题5：

对于日后的学习和工作有什么规划吗？

唐一楠：

我前几天刚刚报名了CDA二级的考试，有一年的准备时间，打算在工作之余好好学习一下二级的知识，多看看考试大纲中给出的参考书，总之就是积极备考吧。如果二级顺利考过，我会报考三级，听说三级会很难，但是人就要一直走在学习前进的道路上嘛。然后工作方面的话，我作为刚入职的小员工，肯定得跟着前辈们好好学习和历练，扩充自己的知识储备，丰富工作经验，最后还是希望我能够在数据人的道路上越走越远！

结语：

我们今天的采访对象很有代表性，一楠作为大学应届毕业生成功找到了理想的工作，而且还是和自己专业很对口的数据分析类岗位。根据麦可思，2021 届本科毕业生月收入最高的 10 个专业中，绝大多数都需要编程技能。所以从进入高校的第一天开始就可以为未来的就业做准备了，需要像一楠这样，学好自己的专业知识，再利用CDA考证的机会检验自己，查漏补缺。感谢一楠接受我们的线上专访，也祝福一楠在工作中一切顺利，也祝愿所有的毕业生都能够找到自己理想的工作。今天的专访就到这里，我们下期再见！