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初見
其实，投出去的简历没有任何回应的焦虑、面试时紧张得一句话也说不出来的尴尬，我也曾无一例外地体验过一遍，只不过我经历得更早。
我现在是研三，但在大三的时候就已经开始为就业做准备了。当时我确认了读研目标，并且成功保研，因此大三的暑假没有考研和论文的压力，是难得的“空闲时间”，所以我决定走出校园看看，去亲身了解一下不同行业的不同岗位，为以后的求职做好铺垫。那个时候我心心念念的是运营岗，因为我非常喜欢活动策划等创意类的工作。没想到这样一份运营岗实习，却改变了我的职业规划。
实习中参与的一个项目让我很意外地感受到了数据分析的魅力。用扎实的数据分析支撑业务决策的过程太奇妙了，身边数据分析师强大的气场、严谨的逻辑太酷了。于是，我明确了将来一定要从事与数据相关的工作。那时市面上的数据相关岗位还非常少，但我相信大数据是趋势。
没错！
在确定了求职方向之后，需要努力做什么就很清晰了，最急需的是提升自己的专业技能。研一上半学期，我尽可能多修课程，尽早完成学分;进行调研，尽早确定自己的科研方向;同时在网上广泛地研究，确定数据分析岗位需要的专业技能，并开始自学。因为我的专业偏硬件，数据分析所需要的技能，如统计方法、Python编程等，我还很欠缺。
研一，我完成了给自己定下的目标——完成所有课程的学习，成绩前5%，并拿到了一等奖学金。同时作为研究生科研工作也绝对不能轻视，不能本末倒置，我撰写的论文在学校论坛上拿到了优秀的成绩。课余时间，我自学了统计学知识、Python编程等，完成了数据分析能力的基本储备。
实习中我发现，作为数据分析师，只掌握基本的工具是不够的，因为数据分析师的核心工作是业务洞察、提出业务增长的建议。工具熟练可以提升工作效率，但并不是数据分析师的核心竞争力。因此如果未来想做数据分析师，工具可以作为学习的第一个阶段，但比工具更重要的是业务理解与知识积累，这样才能拥一种软实力的体现——数据感觉。
而学习这些本领的最好方式，就是去大厂实习，去亲身感受，跟有经验的前辈学习真正落地的数据分析方法。所以研一暑假，我留在北京，找到了我在数据分析方面的第一份实习——字节跳动的数据分析实习生。通过这段实习，我应用能力迅速得到提升。作为实习生，能做的都是相对基础的任务，但可以通过观察身边的正式员工，观察这个岗位的工作内容、工作流程，甚至是通过与前辈的交流，了解数据分析师的上升路线、未来前景等。而在这份实习中收获的一段能够写在简历上的大厂实习经历反而是最不重要的。这次实习中，我认识了很多真正优秀的前辈，也再次确认：没错，这就是我想要深耕下去，并为之奋斗的事情。
4万字
有了第一份实习，后面在滴滴、腾讯的实习就顺理成章了。三段大厂实习后的我，不免也有些飘飘然，觉得以自己的简历丰富程度，应对即将要来的暑期实习，一定没有问题，但故事总是有起伏的。当你保持谦卑时反而更容易成功，而当你过度自信，冷酷的现实就会无情打脸。
暑期实习堪称秋招的预备战，难度上不亚于秋招，因为暑期实习就是各大公司提前为做应届生资源储备，并且大部分都是有转正名额的，因此如果暑期实习就能够进入到理想的公司，那后面的秋招可以说几乎没有压力了。但当时的我总觉得自己在实习经历方面领先，相比同学们春节期间就开始复习专业知识，我的态度可以说就相当不认真了。
在第一场面试中，我就感受到面试的难度跟我之前的实习根本不在一个水平上。日常实习的面试考察偏应用，面试官比较在意你上手快不快，而我靠着丰富的实习经验，几乎不需要准备就可以顺利过关。但对于暑期实习、秋招，公司考察的一定是候选人的综合能力，包括数据分析相关的各学科的基本知识、业务知识的储备，甚至会考察聪明程度的概率题、费米问题等，考察范围非常广。因此第一场面试就给我浇了一盆冷水。面对面试官提出的：假设检验、数据倾斜、机器学习等问题，由于没有成体系地复习，我几乎每一个回答都存在漏洞。这也给我敲响了警钟，吃老本是万万不行的。
我重新梳理了基础知识的几大部分。一开始根本看不懂那些成堆的统计学公式，只能硬着头皮一点点地去查，结果更看不懂了。在那段时间，经历了各种崩溃，原本自信的我也开始产生自我怀疑。我倔强地坚持学习，自己写了近4万字的学习总结。也许这就是，如果困难会把你的自信全部瓦解、打碎，那就自己一点点地拼起来，构建成新的自己。
暑期，我拿到了自己最想去部门的Offer，通过两个月的实习顺利转正，现在专心准备毕业论文，毕业后就正式入职。
付出努力，拿到了想要的offer，这一切就是故事的终点了吗？不，走出校园只是我们的开始，未来的故事里，还需要我为成为一个更优秀的数据分析师而努力，还需要为扮演好自己工作上、生活上的每一个角色而努力。但通过这段求职路，我相信以后面对任何困难我都不会畏惧，即使我依然不够聪明，不够优秀，但我还会每次都比别人早努力那么一点点。
责任编辑：朴添勤
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