学院致力于培养“数据+业务”的双语者，通过项目式学习，真实企业项目进课堂等方式，助力我们从校园到职场的无缝衔接，关注学生的个性化发展，提供机会；而职场中目标是 “业务价值落地”，比如我当前负责的用户行为数据分析项目，最终目标不是做出一份漂亮的可视化报表，而是要通过数据挖掘找到用户留存率下降的核心原因，并提出可落地的优化方案，关注 “解决了什么问题”。二者另一显著差异在于推进动力：校园阶段常有教师监督引导完成学习任务，而职场中需依靠个人自主驱动达成工作目标。若因任务繁杂遗漏某项工作，可能面临领导的批评反馈。

在校期间，学院主导的自主学习和项目式学习等培养模式，让我在教师梳理知识体系的基础上，通过参与专业项目实践主动探索知识应用。比如在数据分析课程的项目式学习中，我需要自主调研业务场景、设计分析路径，这为我职场的主动探索思维埋下了伏笔；步入职场后，学习模式需进一步转向深度主动探索。作为职场人，不仅要深耕自身负责的业务模块，更需主动去了解完整的业务链路。此外，公司的发展背景、项目的核心目标等宏观信息，也是构建职业认知的关键部分。而这些维度的关注，正源于学院“以雇主为导向”的培养理念，让我在校期间就开始有意识地关注业务价值与行业动态，这对我快速适应职场起到了关键作用。

目前的岗位和我想象中的不太一样，这份工作不会涉及模型的构建，而是数据的整理与清洗，而且它并不是一项任务，而是比预想中更 “贴近业务一线”。我原本以为会专注于后台数据处理，但实际工作中需要频繁与运营、产品团队沟通，比如参与运营活动的 “前期数据预估”（根据历史数据预测活动带来的用户增长）、“中期效果监控”（实时跟踪活动数据，及时调整策略）、“后期复盘总结”（分析活动成败原因，为后续提供参考）。学院对我们全方位的培养使我可以更好地适应这种 “数据 + 业务” 的工作，让我不仅提升了技术能力，还培养了业务思维，对 “数据如何驱动业务” 有了更全面的理解。

首先，需要熟练掌握Python、R等主流的数据科学编程语言，能够运用它们进行数据处理、分析和建模。其次，要有良好的数据分析能力，包括数据清洗、数据预处理、数据可视化等。例如，使用Pandas进行数据清洗和预处理，用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化。最重要的是，需要能够从数据的角度思考问题，理解数据背后的业务逻辑。

作为性格偏内向的人，我认为职场中最大的挑战是与领导及同事的沟通协作。尤其作为实习生，在办公室场景中，常面临难以融入团队氛围的情况——同事间的交流有时如同“加密对话”，频繁夹杂专业术语，容易让人产生疏离感。此时，若能主动倾听他们的沟通内容，在适当的闲聊场合坦诚提出自己的疑问，不仅有助于更快理解团队语境、融入集体，还能向他人展现积极学习的态度，留下良好印象。

既要扎实学好数据专业的硬本领，更要主动走出课堂，在实践中找到 “数据能解决什么问题” 的答案 —— 因为未来职场需要的不是 “会写代码、会建模的工具人”，而是 “能让数据产生业务价值的解决者”，提前把专业能力与实践思维结合，毕业时才能更从容地拥抱想要的工作。

数据科学与大数据技术是一个充满机遇和挑战的领域，希望学弟学妹们珍惜在校的学习时光，努力提升自己的专业能力。同时，不要局限于课本知识，多参加实践项目和竞赛，锻炼自己的动手能力。在学习过程中，可能会遇到困难和挫折，但只要坚持不懈，就一定能够实现自己的目标。

学姐有话说