大数据分析实习生应该如何选择职业方向?

大数据分析实习生不仅需要掌握Excel基础,更应考虑深入学习SPSS或R。市场调研公司可能要求会Excel和PPT,而互联网公司可能需要数据分析技能,如SQL和大数据处理工具。建议实习生根据兴趣确定方向,因为数据岗位细分众多,每个领域都有深入研究的价值。市场调研职位靠近业务端,主要负责外部数据调研,而数据分析师则需要技术背景,处理大数据量的工作。

那么,大数据方向实习生到底该做些什么?

Excel2013目前可以支持104万行数据,即使是这样也远远算不上大数据。

以下是华院数据整理的2015年大数据相关公司排名

 

大数据分析实习生应该如何选择职业方向?

看看你的公司在不在里边?

 

话说回来,对于一个实习生来说,让你处理Excel不能说不合理,因为Excel处理是数据分析的基础中的基础,拉拉数据透视表,写写vlookup等函数甚至用vb写一些自动化,一旦熟悉了对于你的数据分析是大有卑益的!还别说,一般公司的数据分析师岗位或者说一些市场调研公司还就只是要求会Excel和PPT。

说到薪资,对于北上广来说10W+是应届毕业生的程序员职位的起薪,如果你仅会Excel,去一些靠谱的市场调研公司做数据分析,大一点的公司如尼尔森、华通明略这种可以拿到6K左右的薪资,6*13就是8W左右了,如果你想去BAT这种公司里边做数据分析,只会Excel是不够的,你还需要至少懂点SPSS或者R,当然如果能进去的话10W+是有的。

个人建议的话,最好不要为了钱而去学一样东西,这样内在驱动力不会大到让你走得比别人快,尽快确定一个感兴趣的方向,随着的兴起以及企业的越加重视,数据相关的岗位细分越来越多,每一个细分都足够你好好钻研个10年+。

看到评论区有人问到是否会SPSS就可以进BAT做数据分析,答案是肯定的,并不是说进BAT一定要会撸代码,因为随着数据职位的细分,互联网公司需要一些有产品思维并且略有统计背景的人来做数据分析,以下贡献一张图。

 

撰写数据分析实习生简历可从以下几个方面着手: ### 个人信息 清晰列出姓名、联系方式(电话、电子邮箱)、居住地址、求职意向(数据分析实习生)等基本信息。确保电子邮箱和电话能及时接收信息。 ### 教育背景 写明就读院校、专业、入学及毕业时间。如果是相关专业,如统计学、数学、计算机科学、经济学等可着重突出。若成绩优异,可列出 GPA 成绩。还可提及与数据分析相关的课程,如概率论与数理统计、数据挖掘、编程语言(Python、R 等)。 ### 实习经历 若有在益普索等公司的数据分析实习经历,详细描述。比如在益普索数据分析咨询实习生项目中,阐述参与的具体项目,包括项目目标、自己承担的任务、使用的分析方法和工具,以及最终取得的成果。像在项目中通过数据分析为公司解决了什么问题,提出了哪些有价值的建议等。如果顺利完成益普索项目,可提及可能的职业发展方向,如继续深造、转正机会、行业跳槽等,体现项目的价值和自身潜力 [^1]。 ### 项目经验 列举参与的数据分析相关项目,如 111 个 Python 数据分析实战项目中的案例。描述项目背景、目标,详细说明自己在项目中的工作流程,如针对电商平台评论数据进行分词、词性标注、去除停用词等文本预处理,运用 LDA 主题模型提取关键信息等。同时,说明通过项目分析得出的结论和提出的改善建议,以展示数据分析能力和解决实际问题的能力 [^3]。 ### 技能清单 突出与数据分析相关的技能,编程语言方面,如熟练掌握 Python 或 R 进行数据处理、分析和可视化;工具方面,熟悉 SQL 进行数据库查询,掌握 Excel 的高级功能;分析方法上,了解机器学习算法、统计分析方法等。 ### 个人优势 阐述自己具备的适合数据分析工作的特质,如对数据敏感,有较强的逻辑思维能力、问题解决能力和学习能力。能够从数据中发现问题、分析问题并解决问题。同时,强调自己的责任心和团队协作精神,因为数据分析工作往往需要与团队成员合作完成。 ### 证书和荣誉 如果有相关的数据分析证书,如 SQL 证书、Python 相关认证等,可列出证书名称和颁发机构。获得的奖学金、竞赛奖项等荣誉也可适当展示,增加竞争力。 以下是一个简单的简历示例代码(以 Markdown 格式呈现): ```markdown # 个人信息 - **姓名**:[姓名] - **电话**:[电话号码] - **邮箱**:[邮箱地址] - **求职意向**:数据分析实习生 # 教育背景 - **[大学名称]** - 统计学专业([入学时间]-[预计毕业时间]) - GPA:[X.X] - 相关课程:概率论与数理统计、数据挖掘、Python 编程 # 实习经历 - **益普索数据分析咨询实习生([实习时间])** - 参与 [项目名称],负责数据收集与清洗,运用 SQL 从数据库提取数据,使用 Python 进行数据预处理。 - 通过数据分析为项目提出了 [具体建议],得到了团队的认可。 # 项目经验 - **电商平台评论数据分析项目** - 对电商平台评论数据进行分词、词性标注和去除停用词等预处理。 - 运用 LDA 主题模型提取评论关键信息,分析用户需求和产品优缺点。 - 提出了 [改善产品的建议],为产品优化提供了依据。 # 技能清单 - 编程语言:Python、SQL - 工具:Excel(高级功能) - 分析方法:机器学习算法、统计分析 # 个人优势 - 对数据敏感,有较强的逻辑思维和问题解决能力。 - 具备良好的团队协作精神和责任心。 # 证书和荣誉 - SQL 技能认证证书 - [颁发机构] - [奖学金名称] - [颁发时间] ```
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