
CDA數據分析就業(yè)班49期學員
姓 名:殷同學
入職信息:上海**征信有限公司,數據分析,15K
就業(yè)感言
我在2018年底開始接觸Python和數據分析,感覺有很多應用空間有待開發(fā),可以作為工作的一個方向。自學了一段時間后,發(fā)現(xiàn)頭緒比較多,就想報一家培訓機構系統(tǒng)學習下,在網上搜索到了CDA,感覺課程從軟件編程技術和機器學習理論兩個方面從入門到提高都比較系統(tǒng),于是最終選擇了CDA。完成全部課程后,并最終于今年五月份找到風控建模的工作崗位。
學習心得方面,結合我目前的工作說一下吧,EXCEL比較重要,在處理數據樣例時用的最多,數據透視表,數組,聚合函數,文本處理函數使用最多。MYSQL目前用的不多,但是處理數據的邏輯基本出自MYSQL的學習。數理統(tǒng)計雖然比較基礎和枯燥,但非常重要,尤其是做回歸模型的步驟建議重點掌握。PYTHON中文本的處理,Panda和Numpy,絕對是每天陪伴你的工具,建議在熟悉PYTHON基本操作后重點看這方面,多做練習。機器學習算法我建議以理論理解優(yōu)先,會發(fā)現(xiàn)在理解了理論后,對各種算法的python實現(xiàn)可以借助網絡資源來實現(xiàn),上手會比較快。案例課很重要,一定要自己動手實現(xiàn)一遍,一是數據軟件處理的基本技巧,在日常工作中用處很大,二是分析的思路,剛開始可能沒思路,可以先照貓畫虎,多練幾遍就會有感覺。
找工作方面,數據分析應用方向多,不同方向側重點不同,建議多掌握CDA給的各種總結,我主要針對的是風控建模方向,應用是銀行中小企業(yè)和個人貸款的審核與貸后管理,主要應用邏輯回歸和決策樹目前,我當時面試初面比較簡單,簡單聊了過往工作經歷和對銀行風控建模的理解,由于之前確實沒有相關工作經驗,主要強調自身的學習能力和職業(yè)規(guī)劃。然后是筆試,發(fā)了一系列數據,要求寫一個模型開發(fā)報告,這時用到了評分卡案例課的內容,完全按照老師講課思路來寫的。終面是模型總監(jiān),完全技術向的面試,主要涉及邏輯回歸建模過程,如何分箱,IV值計算,變量選擇,模型解釋及評價,AUC,KS,評分卡打分,決策樹,gini系數,信息熵和提升算法,交叉驗證。還是建議在理論上要吃透,然后盡可能結合實際業(yè)務邏輯去解釋,比如一個人貸款余額比較多,違約風險高,woe值會隨余額提高由正轉負等。最后csdn,知乎和簡書上有大量相關到位總結,多看看很有用。
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