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            同時申請BA和DS,我如何彌補經歷的空白并增強技能?
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            同時申請BA和DS,我如何彌補經歷的空白并增強技能?
            指南者留學 Journey 2022年10月10日 閱讀量:1072
            <p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 61px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1665390624487/1665390624487.png" width="808" height="61" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><span class="h1">01 契機背景</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我的留學申請方向是商業分析和數據科學。盡管我在大二就確定了出國讀研的想法,但我直到大三的暑假才得到第一份在公司實習的機會,并且實習的內容偏向產品和運營,與我想要申請的方向不算吻合;在學校我也從未實現過商業分析的實戰項目,背景履歷較為薄弱。因此,為了在留學申請中提升個人履歷的競爭力和實戰中數據分析的能力,在大四的開學前我決定報名背景提升項目。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">當初在挑選背景提升項目時我十分糾結,擔心報名的項目不能真正做出成果,花費了金錢和時間卻學不到&ldquo;干貨&rdquo;,無法提升個人能力。于是,我查閱了不少機構的官網,詢問了朋友和學長學姐的意見,在不斷比較和斟酌之后最終選擇了<a href="http://www.boncukmutfakta.com/" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">指南者留學</span></a>的背景提升項目。指南者留學App的背景提升版塊將項目分為四類,每個項目都有詳盡的介紹、優勢和課程安排,其中還包含往期項目成果展示,最符合我內心對于背景提升項目的預期。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我選擇的&ldquo;嗶哩嗶哩視頻內容特色數據分析&rdquo;項目屬于商業分析一類,項目中涉及數據分析基礎、Python入門知識、邏輯回歸分析、聚類分析等知識,<strong>不僅可以鞏固擴展我在學校所學,提升商業分析能力;還會充實我的履歷,為我的留學申請助力</strong>。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><span class="h1">02 項目過程及收獲</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我參與的項目是&ldquo;嗶哩嗶哩視頻內容特色數據分析&rdquo;,主要通過收集嗶哩嗶哩各類別Top 100的原創視頻數據,對B站視頻內容的播放量、彈幕數、投幣數等多個維度數據進行分析,得出熱門視頻綜合得分的影響因素;并結合聚類分析、情感分析等算法洞察B站高熱度視頻的內容特色。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">指南者留學老師對項目的流程安排十分合理,節奏適中,循序漸進。整個項目可以分為兩個階段。前四周為教學階段,老師以錄播課程+遠程會議的方式詳細講解了項目所需要掌握的理論知識并演示了示范項目,對于我后續項目的完成奠定了很好的基礎。后四周為自主完成項目的階段,老師在此過程中為我解答了不少疑惑,最后還對報告提出了修改建議。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">前四周的課程內容脈絡清晰,范圍廣泛。不僅包括<strong>python基礎、數據處理基礎(numpy和pandas)、文本語義分析、分類問題分析、預測建模</strong>等項目所必需的知識,還涵蓋了項目之外補充的知識,如SQL基礎、商業分析金字塔原理等。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">課程為錄播的形式,這讓我可以自由地安排學習時間,遇到不懂的也可以反復觀看,或是暫停向老師提問。每章內容都附有課后作業,完成習題的過程幫助我更好地鞏固課程所學,發現學習時遺漏的知識。每周提交作業后,老師都會負責地和我約時間開展線上會議,幫我梳理課程所學并一起討論分析課后作業。每節錄播課上老師都會先講解理論知識,再在jupyter notebook上演示示范項目的代碼。這種將<strong>理論和實操結合的授課方式</strong>讓我更透徹地理解了數據處理和商業分析的方法,在項目的完成階段也能更好地運用知識。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(課程目錄)</span></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 703px; height: 629px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1665390753356/1665390753356.png" width="703" height="629" /></p> <p style="text-align: justify;">在項目完成階段,老師為我列出了分析的大概流程,其中每個步驟都是之前課程所教過的內容。首先,在引言部分我闡述了項目的研究目的,并以表格的形式解釋了數據參數;其次,我對原創視頻數據進行一系列<strong>數據處理工作</strong>,例如用python中的del函數刪除無意義的列;將排名為0的值改為正常值;將視頻二級類別轉換為一級類別。</p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(異常值處理)</span></p> <p style="text-align: center;"><img style="width: 773px; height: 201px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpC1V7an.jpg" width="773" height="201" /></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(將歷史排名為0的值轉換為正常值)</span></p> <p style="text-align: center;"><img style="width: 808px; height: 260px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpr5zmzC.jpg" width="808" height="260" /></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(將視頻二類級別轉換為一類級別)</span></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6"><img style="width: 649px; height: 955px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phptiu9Fm.jpg" width="649" height="955" /></span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">然后我進行<strong>數據可視化分析</strong>,用pandas模塊中groupby()函數和排序函數將收藏量、點贊量、播放量等參數前十的類別進行展示,如下圖所示;可視化的過程讓各類別數據更直觀地展示,不同參數間也更容易橫向比較。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(不同類別視頻投幣量排行榜)</span></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 147px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_php78jH7Y.jpg" width="808" height="147" /><img style="width: 772px; height: 556px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpNYVZQy.jpg" width="772" height="556" /></p> <p style="text-align: justify;">進行完數據可視化分析后,我通過百度智能云AI的自然語言處理模塊中的<strong>情感傾向分析</strong>功能得出嗶哩嗶哩用戶對視頻內容的情感傾向概況。<strong>這一過程讓我體會到人工智能強大的語義分析功能和對實際商業問題的分析歸納能力</strong>。<br /><br /></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(用戶評論情感得分統計圖)</span></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 562px; height: 364px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpHPOeQa.jpg" width="562" height="364" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">緊接著我分析各數據特征的分布情況,通過變量間皮爾森相關系數繪制熱力圖,研究各變量之間的相關性;最后我通過構建<strong>線性回歸模型</strong>和借助PCA降維構建<strong>主成分回歸模型</strong>,分析視頻的各數據變量對其視頻熱門程度影響的大小,并撰寫分析報告,給出結論和建議。</p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(皮爾森相關系數熱力圖)</span></p> <p style="text-align: center;"><img style="width: 743px; height: 526px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpxelQh8.jpg" width="743" height="526" /></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(項目報告節選)</span></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6"><img style="width: 808px; height: 419px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpyOy6oX.jpg" width="808" height="419" /></span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在項目完成的過程中,我很感謝老師為我提供了必要的支持和幫助。盡管老師之前已清晰地講解過示例,但在實踐過程中難免遇到問題。<strong>每次在微信上詢問老師都很快會得到老師的解答,無論是平時還是周末,白天還是晚上,他都會盡量及時地解決我的問題</strong>。比起直接告訴我操作結果,他更會引領我自己解決問題,比如告訴我爬蟲的方法,讓我自己嘗試爬取一部分數據,或是指導我要使用函數的名稱,而不是直接告訴我代碼。在項目的最后,他也仔細地閱讀了我的報告內容,提出寶貴的修改意見。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">(答疑記錄節選)</span></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 589px; height: 1196px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpXsxk35.jpg" width="589" height="1196" /><img style="width: 583px; height: 1194px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpNvf6Jz.jpg" width="583" height="1194" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><span class="h1">03 收獲與感悟</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">此次項目系統化地講述了數據分析和商業分析的整套邏輯和相關知識,提高了我的硬實力,為后續商業分析領域的學習工作打下了很好的基礎。盡管我之前已經有python和sql的基礎,但掌握的熟練度還不夠,沒能真正將知識運用到實際的項目之中。通過此次項目理論的講解和實際操作的演示學習,<strong>我清晰地了解了商業分析的具體步驟和數據分析的方法,可以基本獨立的完成商業項目,個人能力有了顯著的提升。</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">另外,<strong>該背景提升項目豐富了我的履歷,為我后續的留學申請增添了不少亮點</strong>。一份與申請方向對口的項目經歷毋庸置疑是很好的加分項,這個項目是我真正花費時間和精力完成的成果,在撰寫文書或是豐富簡歷時可作為經歷之一。指南者留學的老師還<strong>為我安排了該項目實戰經歷的模擬面試</strong>,為我后續留學或者工作時面試做彩排準備。面試過程中,老師在每個問題過后都為我提出指導意見,指出大致的答題思路。寶貴的模擬面試讓我加深了對該項目的理解,拓寬了我的思路,相信對后續真正的面試也會十分有益。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">總體來說,這份背景提升的項目對我的幫助和提升超乎了我的預期。短短的兩個月時間,我的思考、分析能力在實踐中得到了潛移默化的進步。相信在未來的學習、工作中,這段經歷也會讓我受益匪淺。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 188px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1665390639353/1665390639353.png" width="808" height="188" /></p>
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