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【职场名片】
杨御轩,华东理工大学信息科学与工程学院自动化专业2026届本科毕业生,目前已签约上海银行。
当秋招的号角吹响,我做出了一个在旁人看来需要勇气的抉择:放弃已有的保研资格,毅然转向职场,为了早日成为一名优秀数据分析师。因此,我制定了一套求职法则,系统性地开启了我的求职征程。
【心态归零】
在数据海洋中“自我升级”
“归零”对我而言,不仅意味着放下“保研”这条既定的坦途,更深层的,是勇于打破“自动化”这一专业标签带来的思维定式,以一种空杯心态,从头构建属于数据分析的知识体系。
在我决定以数据分析师为求职目标后,我清醒地认识到,虽然自动化专业给了我坚实的数理基础和系统观,但距离成为一名合格的数据分析师,我在统计学理论、数据库操作、业务理解等方面还存在巨大的知识鸿沟。
为此,今年秋招刚开始时,我没有急于海投简历,而是将全部精力投入一场深刻的“自我升级”中。我系统规划了学习路径:在B站上,我从头系统地学习了一遍数据分析技能,包括SQL、Hive、Python、统计学基础等;在Kaggle平台上,我从最基础的Titanic数据集开始,一步步学习特征工程与模型构建。尽管过程充满挑战,但每一次成功提交都让我对数据分析的全流程有了更真切的理解。
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杨御轩。
【七问成纲】
以业务场景打磨新技能
在掌握了基础工具后,我意识到,企业需要的是能解决实际问题的能力,而非纸上谈兵的理论。为此,我又深入研究了各类面试宝典,最终将求职准备凝练为7个核心问题,它们如同7把标尺,全方位度量着我与目标岗位的匹配度。
这“七问”分别是:
第一,驱动力与目标——“为何放弃保研选择数据分析?”这迫使我将个人叙事与职业选择深度融合,形成一个真诚且有力的回答。
第二,技术深度——“请详述一个你从混乱数据中提取出关键洞察的项目?”我以数学建模比赛为例,阐述如何利用Python进行数据清洗,并通过特征分析求解问题。
第三,业务理解——“如果让你分析某电商平台的销售数据,你会关注哪些指标?”这促使我超越技术,去思考GMV、复购率、用户分层等业务概念。
第四,统计学基础——“请解释P值的实际意义,以及在A/B测试中如何应用?”这确保我的分析有坚实的统计理论支撑。
第五,问题解决能力——“当你分析的结论与业务部门的直觉严重不符时,你会怎么办?”我设计了一套沟通验证流程,展现了我的严谨与协作精神。
第六,项目管理——“你如何确保一个分析项目能在规定时间内交付?”这体现了我将自动化项目中的系统规划能力,迁移至数据分析任务的能力。
第七,终身学习——“数据分析领域技术迭代飞快,你如何保持竞争力?”我分享了我的学习平台与跟进前沿技术的习惯。
通过反复打磨这7个问题的答案,我不仅预演了面试,更完成了一次对自身技能的全面审视与加固。
【“成长联盟”】
每周固定时间“模拟面试”
在这条充满未知的求职路上,我并非独行者。我最宝贵的财富之一,是与另一位同样在求职的朋友结成“成长联盟”。
我们每周都会固定时间进行“模拟面试”,当我试图向他解释一个复杂的数据项目时,他总会从“局外人”的视角追问:“这个分析到底解决了什么实际问题?”“你能不能用一个更生动的比喻让我听懂?”
这些提问迫使我必须剥开技术的硬壳,用任何背景的人都能理解的方式阐述自我工作的核心价值,这极大地锻炼了我的与人沟通与讲故事的能力。
在一次次石沉大海的简历投递后,我们会相约一起用休闲的方式转移注意力,宣泄压力。在收到令人沮丧的拒信时,我们会互相安慰,分析原因,然后重整旗鼓。
他是我求职系统中最温暖的“人性化模块”,确保我在高效运转的同时,不失温度与韧性。所以,大家求职时也不要孤军奋战,而是能够与知心好友结伴共赴求职路。
作为一名自动化专业的学生,我深知“控制论”的精髓在于从海量数据中提取规律,以做出最优决策。经过审慎的自我剖析与市场调研,我发现我的热情与技能并非在于传统的硬件控制,而在于挖掘数据背后的商业逻辑与价值。
这是我所有努力的价值锚点,它像一道严格的过滤器,帮助我在海量的招聘信息中,快速识别出那些真正重视数据、能让我成长的团队,比如目前入职的银行。
同时,这也为我在回答每一个面试问题时,注入了源自内心的热情与笃定,这一份热情与笃定会传达给面试官,为面试表现大大加分。求职的过程是一段真实的成长轨迹,我们都能成为自己就业之路的“先锋”,沉稳自信,展翼腾空。
原标题:《2026届本科生放弃保研签下银行,面试就准备这7个万用问题|我的就业故事》
本文作者:解放日报 徐瑞哲
图片来源:受访者提供
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