大家好，我是Downey，是一名澳洲在读研究生，这一篇关于我是如何找到数据分析实习的经历，希望我的一些小小经验可以对目前正在寻找数分&商分实习的同学有帮助。
简单介绍一下自己的情况，由于疫情的原因，始终在国内上网课，考虑到今年9月就要参加秋招，而自己目前并没有任何互联网相关的实习，决定北上，经过一段时间的努力，最终有幸拿到了京东数据分析岗位的实习offer。2.24 日CFA考试结束，开始投简历。
2.24-2.28 投简历，并开始全力准备面试
3.1日收到京东的面试并确认通过
3.3日收到入职确认函
3.9日入职
我的经验分享分为4个部分，为简历、学习准备、面试以及心态感悟。需要注意的是，全文分享是小洛姐姐关于数据分析师找工作系列的【退阶文章】，在看完本文之后，需要再仔细品读小洛姐姐关于找工作系列的文章。
简历是我们的敲门砖，是HR及用人部门第一手了解我们的内容，也是面试时主要问到的考纲，简历的构成请参考这篇数据分析师如何写简历。很多同学看完这篇文章之后，还是处于云里雾里的状态。这是由于实习生的项目经历往往没有社招的朋友那么丰富，就我看到的实习生的简历项目而言，往往出现如下问题以我简历为例，我的问题就是上述提到的第二点。这是我简历最早的版本：
2017.04-2018.04 国家级创新项目 队长
参与大学生创新创业项目，并获得国家级重点扶持。前往陕西洛川、白水等苹果生产基地调研，完成“互联网＋”背景下农户认知对安全生产影响因素的调查报告，负责数据分析、问卷设计。
2017.04-2018.04 国家级创新项目 队长 参与大学生创新创业项目，并获得国家级重点扶持。前往陕西洛川、白水等苹果生产基地调研，运用“同群效应”模型对农户的安全生产认知及其生产行为进行定量分析，基于研究数据，建立 OLS 回归模型并得出结论， “同群效应”主要存在于非合作社成员当中。在最终版本中，严格遵循了小洛姐姐提到的“目标-行为动作-结果”原则，在最早版本的基础上，我进一步的阐释了我运用的模型以及得出了最终的结论，形成闭环，给HR一个清晰的逻辑链条，当面试的时候问到的时候，也可以从容的回答解释这一阶段的经历。二
学习准备
由于我在面试前，还在同时准备CFA，所以我需要很严格的安排自己的时间，在面试前，我每天会投入1-2小时左右的时间准备面试。通常来说，准备的方面包括四个方面：统计学知识、业务逻辑、互联网数据分析知识及数据工具。
我研究生的学习方向是商业分析和金融，上一个学期刚刚学完统计学的基础课，所以我并没有在统计学知识上投入太多的时间，但是这不意味着不重要，对于转专业的同学或者对统计学知识遗忘的同学，一定不能忽视这一部分的学习。
考虑到我自身情况，我的学习重点放在了业务逻辑、互联网数据分析知识以及数据工具上。在小洛社群中，我们可以看到各式各样的业务讨论以及相关业务报告，作为实习生，不需要对业务掌握到很高的深度，但是要有一定的基本认知。
比如在内容赛道中，以短视频为例，为什么快手是双列展示，而抖音是瀑布展示？双列展示有什么好处？两者的分发算法用什么不同等等类似的问题。一定要养成多看行业报告的习惯，这对入职之后的工作也是大有裨益的。
互联网数据分析知识包括指标、监控、异动以及常用的分析模型。可能部分读者知道，在1月底，我们开展了为期两个周专题学习，学习的主题是【因果推断方法】，这是一个很重要却很容易被遗忘的一个知识点。
除此之外A/B test 也是很重要的知识点，在很多数据分析的JD上，经常看到“熟练掌握A/B test”的要求，所以要求同学们在准备阶段，对A/B test的原理以及应用有足够的掌握。
学习的渠道有很多，包括知乎推文，以赵小洛洛洛为首的干货数据分析公众号等，以及B站等视频平台。现在有越来越多的干货博主介绍知识点比很多高昂学费的数据分析课程有价值的多得多。
关于数据工具，很多还未入行的同学可能第一个想到的是python，这是很多培训机构造成的一种假想，其实作为一个实习生，最应该关注的是sql和excel，这是最最常用的，也是基础的东西。当你确保自己可以熟练使用sql和excel之后，才应该把注意力放在pandas、numpy等常用的数据分析包上，最后才是机器学习的算法和模型。
由于我参加过的面试次数比较少，我只说一下我在面试当中被问到的问题，以及我觉得在面试前后更应该关注的问题。有的面试官会让你做自我介绍，所以我在准备面试的时候，会对着镜子，掐秒表的方式不断的练习，我是准备了大约1分钟到1分30秒左右，主要的内容就是概括你的简历中核心部分以及你希望让面试官能一下子记住你的点。自我介绍完了之后，面试官会根据你的简历随机问你问题，我被问到的问题包括不仅限于：什么是第二类错误（统计学常识）；
left join和right join的区别（sql）；
电话里直接给了一个表，考察窗口函数的问题（这个问题我fail了）；
解释我的tableau作品的设计逻辑，设计这个作品的逻辑是什么；
在回答开放问题的时候，一定要确保自己的回答具有结构性，逐条回答，保证自己的回答清晰且具有逻辑性，切记不能想到哪说到哪，这样是十分减分的。
这其实是我最想与大家分享的一个点，作为一个明年就要毕业的准毕业生，目前还没有进行任何互联网相关实习，说内心不慌张是假的。想去大厂，却因为没有任何实习经历而频频碰壁。实话实说，在我自己投简历的过程中，小洛姐姐也积极地在帮我进行内推包括快手在内等大厂，但往往超一线热门大厂的da部门得到的结果是不接受没有互联网实习经历的学生，因为他们希望实习生可以快速上手快速适应节奏，最终小洛姐姐帮我推荐的京东给了我面试机会并顺利拿到offer。
被认可的我：
这是没有办法的事情，我们唯一能做的事情，就是放平心态，根据自己的职业规划尽可能的多投简历多尝试，去寻找可以接受0互联网经验实习生的公司及部门，慢慢去积攒前期的经验。敲开第一次的门去积累自己的首段实习经验，往后就会顺利很多。
在我大二的时候，曾听到一个学长进行一个分享，他提到一句话“一个学霸校招平均投100份简历，如果你觉得自己不是学霸的话，你考虑一下自己投多少是合适的”在这里我们不去讨论一个学霸是否真的需要投100份简历才能找到心仪的offer，而是我们要做到用一个平常的心态去对待“投简历”这个我们作为学生第一次踏入职场的一个过程。第二点，想和大家聊聊“内卷”。我一直觉得内卷并不可怕，可怕的是，你连“卷”的机会都没有，自古就有“头悬梁锥刺股”，今有衡水中学等等，“内卷”是人口红利必然的产物。当然可能这样说不够严谨，更严谨的说法，在吃苦耐劳的中华传统美德的教导下，“内卷”没有看上去那么可怕了。但是，人需要前进的动力，同时也需要正视压力，最近看到一段关于暑期实习的话，分享给大家看看。“大厂暑期实习已经卷到，100份简历5个能进入初面可能只有，5个进初面，5个进初面的可能只有1个能拿到offer。这100份简历中有一段BAT实习经历的有30份，有两段以上BAT实习经历的有10份，有“创业”经历的有40份，做出真正意义上的创业产品的有10份，985/top211 本科的有50份。（以上数据为约数）”我们不去讨论这数据是否真实，但是内卷的压力却扑面而来。我经常和我朋友提到一句话，985在同龄的比例只有1%，清北的比例只有0.03%左右。说出“985遍地走，211不如狗”的人，除了无谓的增加心理压力，起不到任何的帮助。对于“双非”的同学而言，可能手上抓到的牌并不尽如人意，但是与其给自己增添太多的压力，还不如去把精力投入到考研、实习当中去，我们要做的，只是打好自己手中的一副牌而已，不到最后一刻，没有人知道胜利者是谁。我们大家身边肯定有高考成绩出众，但是上大学“堕落”的朋友，也有高考成绩一般，但是通过实习等一系列方式，进入大厂的朋友。人生漫漫，不要在意一时的得失，而是坚定自己的内心，不断的走下去。我的下一篇文章中，会给大家介绍我自己“抱大腿”的一些方法和技巧，喜欢的朋友可以点击“在看”，我会尽快分享给大家的。
最近春招也开始了，同时也有很多新的实习岗位放了出来，祝最近在找工作找实习的同学可以尽快得到自己心仪的offer。相关阅读：
简历：一线数据分析师教你如何写简历才能脱颖而出！
数据分析面试准备：数据分析岗位面试准备请看这篇!
数分岗位选择：数据分析面试准备之方向选择
关注我，分享更多数据分析的原创干货～ 右下角点个赞和在看支持一下干货叭！