摘要：我选择申请IMBA项目，主要因为它与我的职业规划高度契合。我本科是统计学专业，未来想在互联网领域从事数据分析与数据挖掘。了解港中深IMBA项目后，我对课程设置很感兴趣，课程内容贴合职业发展、教学模式不传统老套。此外，一位厦门大学学长、上一届BA方向学生对项目的

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就读于CUHK(SZ)期间的就读体验？

对哪些课程内容印象深刻？

课程所学如何在实际业务中应用？

如何提升在求职面试中的竞争力？

个人背景

Personal Background

史广平 2023届商业分析方向

个人背景

本科

厦门大学统计学专业

硕士

香港中文大学（深圳）

信息管理与商业分析- BA track

实习经历

OPPO 风控策略和数据分析

腾讯数据科学（暑期）

校招Offer

腾讯 技术研究数据科学（最终去向）、

(史广平日常照片)

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01 申请动机

我选择申请IMBA项目，主要因为它与我的职业规划高度契合。我本科是统计学专业，未来想在互联网领域从事数据分析与数据挖掘。了解港中深IMBA项目后，我对课程设置很感兴趣，课程内容贴合职业发展、教学模式不传统老套。此外，一位厦门大学学长、上一届BA方向学生对项目的强力推荐，也进一步坚定了我的申请决心。

02 港中深就读体验

学术氛围：港中深的学术氛围浓厚且自由包容。老师们乐于与学生交流，课堂上师生互动频繁，课后同学们也积极请教老师。许多课程采用小组作业和项目汇报形式，大家集思广益、合作完成任务。图书馆研讨室里常见同学们热烈讨论的场景。这种方式让大家不仅从课程中学到知识，也在合作中收获颇丰。我印象最深的是每学期末，和组员一起头脑风暴、分工合作，这不仅提升了学习效果，也让我结识了许多志同道合的朋友。

教学资源：IMBA拥有优质的教学资源，高学术水平的老师们，课程设置与时俱进、前沿且丰富。我们可以接触到工业界和学术界的成熟技术与理论，并根据自身兴趣选择细分领域进行深入研究。

校园文化活动：港中深校园活动丰富多彩，带给我满满的生活感与归属感。宿舍和教学楼会张贴各类活动海报，邮箱里也常收到书院和学院的活动通知。活动涵盖体育、娱乐、学术讲座等，例如骑行社组织的露营骑行、桌游社的桌游聚会等。书院活动更是精彩，有节日主题布置，还会举办晚会、聚餐等。

(史广平校园社团活动照)

03 课程收获

Q:哪些课程内容让你觉得印象深刻？

A:在研一上学期，我选修了6309 Fintech and Applications. 这门课面向金融和IMBA的BA方向开设，内容前沿、实用，是我研究生阶段受益最多的课程。

学长告诉我，尽管课程工作量大，但授课内容非常精彩。事实证明，这门课确实干货满满。它的课程设置以业界视角和前沿理念为出发点，详细介绍了金融科技在商业公司中的应用。课程前期注重基础知识，讲解如何利用互联网上的数字足迹和数据进行信用评估和行为建模，为后续学习奠定基础。后半段介绍了区块链、虚拟币等前沿技术，以及时间序列等金融专业相关内容。这些内容不仅拓宽了我的视野，也为我的职业发展提供了支持。

Q:课程所学如何在实际业务中应用？

A:我虽无本科的互联网实习经历，但对金融科技领域感兴趣，希望未来从事相关工作。当时我正在找第一份实习，这门课的内容与金融科技风控高度契合，为我打下了坚实的基础。申请OPPO的互联网金融数据分析和风控策略岗位时，我发现岗位要求与课堂所学十分一致，主要是利用网络数据对个人信用、贷款或支付逾期率等指标建模。面试中，我分享了阶段所学，面试官认为我的知识储备与岗位需求匹配，因此我顺利获得了这份实习Offer.

Q:你如何克服课程学习中的挑战？

A:这门课每周都有作业且难度较高，但我坚持完成了。课堂上，老师讲解基础知识、原理和背景，课后作业通过Python代码实践。课程设置有助教辅导环节，如果在写代码时遇到困难，可以向助教求助，他们会手把手地详细讲解。即使是跟着助教完成一遍，也能收获不少。

(史广平日常照片)

04 工作分享

腾讯 技术研究数据科学岗

Q:能否分享工作中的具体场景，以及需要应用哪些技能？

A:岗位要求掌握实验科学和因果推断，涉及我已有的统计学基础和计量经济学、数理经济学相关内容。恰好在研二第一学期，我学习了面向IM和BA方向的6103经济分析课程，即学即用。

课程中，老师重点讲解了因果推断的原理与应用，尤其是AB实验之外的准实验方法，如倾向分匹配(PSM)和双重差分法(DID)，它们在业界应用广泛。例如，在腾讯的暑期实习和我目前的工作中，我们常需要评估营销活动（如发放优惠券）的效果。由于业务场景中难以进行严格的随机分流，无法满足AB实验条件，因此我们通过PSM和DID方法对人群建模并匹配实验组和对照组，以便更准确地评估策略效果。这门课程所学与业界实际应用高度一致，对我实习和当前岗位的工作帮助很大。

05 求职准备

Q:在求职过程中，你做了哪些准备来提升自己在面试中的竞争力？

A:积累扎实的基础知识，包括统计学、实验科学、因果推断和机器学习的基本原理，这是从事数据分析和数据科学工作的必备条件。这些内容会在校内课程中涉及，但也需要自己主动学习，更全面地掌握。

代码能力要过关。常见的sql和python题要熟悉思路，最好能举一反三。

对过往实习经历进行总结和复盘。面试官并不期望候选人过往实习多么完美或与岗位完全匹配，而是着重考察候选人的逻辑思维和思辨能力、拆解问题和延伸思考能力。所以能否清晰地讲述过往实习经历非常重要，如果其中的技术内容与面试公司的技术有重叠，那自然是加分项。在此基础上，可能会现场出情景题，面试官给出一个case询问解决方案，本质也是考核逻辑思维、拆解问题和综合解决问题的能力。这方面可以通过对自己过往的实习经历举一反三以及专项的case study来进步。

Q:你主要考虑了哪些因素最终选择腾讯的Offer？

A:岗位方向与个人兴趣：我收到的Offer中，腾讯和蚂蚁集团的岗位都是数据科学方向，华为是广告方向的数据科学，京东是金融科技领域的风控策略岗，与我第一段实习内容相近。我更倾向于数据科学岗位，因为应用范围更广，技术与数据更丰富，目标更多样化，契合我的职业发展方向。

平台与薪资：我更偏向规模较大、认可度高的平台，这更有利于职业发展。职业前期，薪资并非最关键因素，发展方向和成长路径更重要。

团队氛围与公司文化：团队的文化直接影响工作满意度和长期发展。通过实习，我非常喜欢腾讯的团队氛围，这让我更倾向于选择腾讯。

Q:哪些就业支持服务对你帮助最大？

A:职业发展中心（CDC）通过举办双选会，为学生提供了与企业招聘面试官直接交流的机会，帮助大家了解企业需求与行业动态。双选会频率高，能让我及时获取定制化信息，明确自身与岗位的匹配度。项目组织的企业参访活动以及企业负责人和校友的经验分享，也有助于我深入了解行业和企业。

(史广平工作照）

06 未来展望

短期我希望能尽快融入团队，深入了解业务。校招生会在业务理解和行业知识积累上存在较大差距，我希望尽快缩小这些差距。长期来看，我会持续积累经验，努力跟上技术发展的潮流。当前技术发展迅猛，尤其是AI和大模型等领域，要保持关注，不让自己掉队。

史广平有话说

心态很重要。先要接受自己的不足，拥抱变化，努力跟上节奏。从本科到研究生，再到求职，总会遇到认知上的差距，不要被吓倒，而是要尽快调整和补充知识。认识到差距才会有成长的动力。

行动要果断。不要等到一切都准备好才行动，要先迈出第一步，逼自己更快进步。比如投实习、面试，不要因为准备不足而拖延。学校的就业指导和分享固然有用，但不能完全依赖，自己去尝试才能真正了解不足。哪怕先去面试，通过复盘也能找到差距并改进。一旦明确目标，就要打好基础，然后勇敢走出去。不要畏惧，早行动总是好的！

来源：梦洁教育