2025.05.30
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正值西安欧亚学院建校三十周年之际,这座始终践行“以雇主为导向,以学生为中心”教育理念的高等学府,已培育出逾十万扎根产业的应用型人才。当数字经济浪潮奔涌而至,数据科学学院涌现的创新型人才正持续为行业注入变革动能。2022届校友胡林生的成长轨迹尤为亮眼——从斩获校园科技竞赛的明日之星,到领军跨国企业数字化转型项目的海外数据产品经理,其蜕变历程生动诠释着欧亚学子把握时代脉搏、勇立创新潮头的青春风采。
校友介绍
采访人:数据科学与大数据技术专业2023级 张飒涵
校友:
胡林生
数据科学与大数据技术专业2022届毕业生,在校期间积极参与实践,勇敢尝试新事物,曾任学生成长促进会副主席、学分认定部部长、统本大数据1802班班长等职,先后荣获全国大学生数学建模竞赛陕西赛区二等奖、美国大学生数学建模竞赛三等奖、黑苹果公司CDO优秀学员证书、“欧亚杯”数据分析大赛二等奖、优秀学生干部等奖项,参加广州泰迪智能科技实习项目,发表论文1篇。在校期间取得CBDA大数据分析工程师(初级)、阿里巴巴数字化管理师认证(高级)、工信部 Python 技术应用(高级)等证书。
现任职于易点天下网络有限公司-海外整合BU-XMD-客户经理,负责国内外Facebook、Google大媒体KA客户运营、虚拟信用卡在线支付项目全链路运营、部门整体项目数据分析运营&竞对公司业务调研分析、行业调研分析。
PART1:数据科学精英成长之路:从校园竞赛到职场巅峰
学长您好,您在学校期间都参加了什么项目和比赛,获得了怎样的成果?有没验可以跟我们分享一下?
在校期间,我参与了多项学科竞赛,包括全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛(MCM)以及泰迪杯数据挖掘挑战赛。其中,在全国大学生数学建模竞赛中获得省级三等奖,在美国大学生数学建模竞赛(MCM)中获得国际三等奖。
关于竞赛经验,我总结为以下三点:
第一,注重团队成员构成的多元性。理想的团队需兼具执行力强的成员负责方案落地,创意策划者提供创新思路,以及具备协调能力的核心角色以优化协作流程。
第二,建立科学的项目推进框架。接到赛题后需对任务进行系统性拆解,优先划分核心模块,再逐层梳理关键环节,确保逻辑清晰、分工明确。
第三,强化师生协同机制。竞赛过程中应与指导老师保持高频次、高质量的互动,尤其在遇到技术瓶颈时,需主动寻求老师的实战经验指导,以提升解决方案的专业性与可行性。
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PART2:技能与行业对话:数据科学人才的进阶策略
学长,您是如何确定职业发展方向的?您的专业背景与职业选择之间存在怎样的关联性?
我的职业路径与专业教育具有高度契合性。特别需要强调的是,数据科学与大数据技术专业构建的校企合作培养体系为我提供了关键发展契机——通过分院与易点天下的战略合作项目,我获得企业高管助理岗位的优先推荐资格。入职后,我始终专注于数据分析相关岗位的实践与研究,专业课程培养的量化分析能力与商业思维模型,成为了我支撑职业发展的重要基石。
能否请您分享一个具有代表性的职场成就案例?
具有战略价值的项目当属我主导构建的企业级BI智能决策系统。通过系统性整合销售、客服等多部门核心业务数据,运用机器学习算法构建客户价值评估模型,并基于Tableau平台实现动态可视化呈现。该系统不仅能够智能筛选高潜力客户群体,还可精准预测客户全生命周期价值。
PART3:团队协作与领导力:数据科学项目的成功密码
在专业技能提升与知识体系构建方面,您有何系统性建议?
可从三个维度展开规划:其一,充分利用校内竞赛资源,如数学建模竞赛、程序设计大赛等实践平台,通过高强度竞技场景锤炼核心技术能力;其二,建立行业需求跟踪机制,定期研读目标岗位的任职要求,明确能力发展坐标系;其三,构建目标导向的学习路径—在专业课程学习中聚焦技术难点突破,在实习实践中主动承担核心项目,实现校内外资源的有机整合与能力进阶。
从行业视角来看,当前数据领域最核心的能力要素是什么?
可归纳为五项核心能力:一是高效执行力,能快速把计划落地;二是持续学习力,尤其是对新工具、新趋势的敏感度;三是结构化思维能力,遇到问题能拆解出逻辑链条;四是团队融合力,既能贡献专业价值也能配合他人;最后是跨部门协同能力,比如推动技术和市场部门对齐目标,这点在实际工作中特别重要。
校园经历对上述能力的培养有何助益?
当然有!组队参加各种比赛能练出团队协作的真功夫,破解难题的过程直接拉高学习力,遇到限时任务更是逼出执行力。比如数据导论课程通过层层拆解案例,把逻辑思维也磨得透亮——这些校园经历,早就在给职场能力悄悄镀金了。
产教融合新未来:以数据科学方法论重塑产业创新生态
胡林生的成长轨迹印证了“数据能力=实战认知×学习加速度”的硬道理。从数学建模赛场到企业BI系统建设,他完成了三重跃迁:用竞赛验证算法思维、用课程重构知识体系、用项目打通商业逻辑。
这为数据科学学习者指明了一条可复制的路径:在课堂里夯实Python/统计学底层代码,在竞赛中培养“问题拆解-模型搭建-可视化叙事”的完整推演能力,在实习时深挖业务痛点的技术破局点。当越来越多的学子像他一样,带着竞赛打磨的韧性、校园积淀的方法论投身产业数字化进程,数据科学的真正价值将在产教融合中持续释放。