個人主要工作是撰寫公司內各項與財務效益管控有關的分析報告，需在財務數據基礎上，對公司業務數據有著深入的研究和觀察。公司業務數據量級至少在千萬級以上，近年來公司鼓勵各級員工考取與大數據分析相關的資格認定證書，其中就有CPDA數據分析師。今年我們單位經過研究，團購了幾十個人的CPDA培訓課程，受訓人員大部分是從事分析工作的同事，當然也有一些技術部門的同事自費完成CPDA學習。

這里我想談四點體會：

一是確實與工作相關：課程中學習到的模型、方法在我們公司業務部門已有很多成熟應用，通過系統學習也發現與自己工作也有較大相關性，不僅能夠有助于個人把分析工作提升到新的高度，也有助于個人更好地評價業務部門各項模型和算法創新性含金量。

二是需要系統性學習：在培訓之前對一些模型和算法有所耳聞或了解，但總是不慎明了，經過CPDA系統培訓后，對模型和算法背后的數學原理、整體架構、應用方式有了系統的了解，對后續自己在數據分析及建模的提升路徑和方式，也有了更準確的理解。

三是老師講課專業：我當時參加了福建的線下課，對胡旭老師印象深刻，她講課的方式比較幽默，閱歷豐富，對案例解讀也很全面和專業，上課時只要緊跟老師的節奏，就不會聽不懂。

四是最關鍵在于應用：系統學習只能占10%，我們要把90%的精力花在落地應用上，學完知識不用，過幾天就會忘掉，你需要通過不斷循環、提升、加入自己的理解，在解決實際工作問題中去使用這些知識。比如月消費128元的用戶，突然降到68元原因是什么，在應用模型尋找具體原因時，你會發現各種問題，只有通過多次驗證及歷練，才能提升新知識應用能力

一是學前不要有畏難情緒：之前我總覺得這是一門對數理知識要求很高的課程，對CPDA學習是有一定的畏難情緒，擔心自己學不會，經過系統培訓后，我逐漸摒棄了畏懼念頭，其實CPDA的宣傳資料已經提到0基礎可學，不一定要具備計算機專業基礎知識才能學習。

二是事后學以致用也不難：在CPDA應用上目前已經有很多無代碼基于拖拉拽模式的操作平臺，它就像推箱子，只要把樣本輸入進去就行了，剩下就交給機器或平臺去操作，我們要做的就是找好訓練樣本，順道再掌握一下經典模型的適用范圍或參數設計要點。

不管身處什么行業，不管從事哪項工作，只要你的工作內容有涉及到數據分析或研究，我都建議系統學習一下數據分析。在大數據時代，對企業生產經營有幫助的一些信息往往也潛藏在海量大數據中，然而這些信息，并不存在于數據本身，它需要通過數據融合、數據交互驗證以后才能產生出來，這個融合、交互驗證需要模型來支撐的，那模型怎么支撐，就得先學會。大家還是要有信心，擯棄一些畏懼的念頭，要相信CPDA完整的課程體系、老師的專業性。

期待加入CPDA，用數據分析賦能職場發展！