我在學生時代的專業是數學，所以說幾乎從一開始我就注定會走數據科學這條路，同時我自己也對數據科學非常感興趣，所以后來就非常有幸加入到協會。在這里認識了很多優秀的同伴，協會的老師都是具有豐富經驗的管理者、高等院校老師和分析師，這是協會能夠不斷產出高質量的行業認知，同時給學員提供科學嚴謹授課的關鍵保障。

其實一開始來到課堂上我還是比較的忐忑，一來是會覺得自己的知識掌握是否從組是否能夠很好地給學員去講解，再就是不像有一些協會的老師本身就在大學里任教，教學經驗比較豐富，我會擔心自己是否能夠很好地組織課堂。后來經過CPDA完整的課程體系培訓，以及其他的各位老師的幫助，我逐漸的地能夠駕馭課堂，所以還是非常感謝協會對我的培養。

如果你只會套用同一個模板去解決所有的問題，那么漸漸地你會對數據分析這件事情失去興趣，但實際上數據分析是很好玩的。

我常和學員比喻，做數據分析就好像是搭積木，一套積木有很多種不同的搭法，搭積木沒有標準答案的，只要不倒，就沒問題。當然有的人搭得比較簡單，有的人搭出來的東西比較復雜，這都沒問題，在我們的認知比較有限的時候我們只能搭很簡單的造型，隨著我們的思考越來越深入，我們搭出來的東西也會越來越復雜，有趣。

那么我們所學的每一個知識模塊都好比是一個零件，我們教會學員每個零件可以怎么用，以及一些基本的力學知識，也就是怎么搭不會倒，剩下的事情，理論上都交給學員去完成，老師只是在做必要的引導。

所以我們的課程力求實現有序的整合和適當的發散，用一套數據分析的邏輯內核把這一整個知識體系搭建起來。那么在我看來這就是別人不具備的，但是是CPDA課程最大的優勢。

這套怎么搭積木的方法，就是我們常講的數據分析思維，這是我認為課程中最有價值的部分。

國家對于數字經濟發展，企業信息化數字化轉型的重視，所以這一定是一個存在著巨大潛力的市場。但其實當我們談到潛力，那就說明發展程度還是談不上成熟，不同的地區，沿海城市和內陸城市，不同的行業，互聯網，傳統行業，對于這件事情的理解和執行程度都不一樣。這并非是壞事，如果一個市場已經徹底成熟了，那么就不再有留給我們普通人的機會了，正是在這樣一個不斷發展的是市場里，我們普通人才能發現無限的可能。

當然，這一切的前提是把認知提升上去，無論是對于個人、企業還是政府。理解數據能給自己、企業和社會帶來的效益，這個過程非常關鍵。

伴隨著ChatGPT類大語言模型越來越火熱給我們帶來了更多的啟示，對于數據分析師來說我們需要不斷的去提升自己的認知，當一個新的技術、新的理念出現的時候我們需要去接納它、不斷地用它提升自己，我希望每一個從事數據分析的人都能夠去擁抱這項新的技術

其實在CPDA授課過程中，老師和學生是互相成就的，咱們的學員團體可以說是臥虎藏龍，每個人可能都是各自領域里的佼佼者。老師給學生講授很多新鮮的知識，同時也能從學生身上學習到很多的行業經驗。

曾經有一位給我留下了非常深刻印象的同學，這位同學年齡已經很大了，并且已經是公司里的經理級別的人了，依然來到了我們的課堂，而且還來了不止一次，復聽了至少兩次。有一次下課后我就和這位同學一起聊了很久，后來知道他們是一家做重工業的國企，上面一開會就說數字化信息化，說了好多年，完全不見成效，其實這就是我前面講的認知的問題。

他也確實想找個地方學習一下相關的知識，主要是提升一下認識。但是你在市面上去找吧，不是教你算數學公式的就是教你編程的，他說我一把年紀了，學不了這些呀。

后來也是機緣巧合他曾經有手下的員工來學習咱們的課程，回去給他講了以后他非常感興趣，就來上課了。

聽了我的課之后他就說，有些東西他從來都沒想過還可以從這個角度來想。

其實在咱們的學員群體中，有很大一部分都是企業的管理人員，他們來學習不是為了學編程，他們需要學習的是怎樣領導一個數據團隊，怎么帶領一家公司去實現數字化。CPDA的課堂給這些人提供了一種非常好的選擇。

其實在早期我的一個發展方向更偏向理論研究，但是我是對實踐應用非常感興趣的。這兩者之間存在著一個較大的差距，也就是你怎么才能夠把你的理論知識應用到真是的工作場景中去。

協會不定期會組織師資做師資交流，這樣一來可以讓來自各行各業的大咖貢獻先進的行業經驗，提升課程價值，但也對我們師資團隊提出了比較高的要求，畢竟每一次的溝通交流都是一次思想的碰撞，我們也需要不斷地學習新知識，在實踐中去驗證它，并最終把它貢獻出來。咱們協會的老師真的每個人都有非常多的企業數據管理、數據開發、數據分析的實踐經驗，從他們身上我也學到了非常多的東西。