CDA数据科学家训练营第一期风控专题方向已经结束，第二期营销专题方向马上要开始了。这段时间会呈现一些我们训练营营员的一些反馈，有干货，有分享，也有对数据科学家训练营的意见，大家想要报名参加下一期训练营的可以参考参考第一期营员的反馈，绝对货真价实！另外，我们的训练营营员都是很厉害的大牛，感兴趣的企业可以后台联系CDA数据科学家训练营获取营员信息。
非常高兴能够加入DSC训练营，在这里我认识了非常棒的老师，以及跟我有着同样兴趣的出色同伴。每一次早起赶公交去上课都是辛苦的，但这一天的所学所感绝对让你不虚此行。虽然后期因为学校的安排与课程冲突，没能全程参与下来，但我依然想从心里说：谢谢小刘小谢老师，谢谢老师们，谢谢数据科学家训练营，谢谢经管之家！有缘希望我们还会再见！
建议：首先是上课时间，确实大家四面八方赶过来，路上难免可能会耽误，会迟到，希望这个因素可以被考虑被理解。然后是上课资料的分享，是否可以整理和集中成一套文件夹。
----北京林业大学 本科 陈奕丹
参加CDA的课程已经两个多月了，从三月底的简历申请，到4月2日的开班仪式，从刘心翰老师关于银行风控的理论课程，到长国珍老师的R语言建模课程。从这两个多月的学习中，我真是获益良多。我不仅学到了如何构建信用评分卡，包括A卡、B 卡、C卡等，还学到了R语言建模的一系列算法程序，包括分类树、遗传算法、神经网络、向量机等。
除了上述具体的知识，我还学到了坚持的精神。这份坚持不仅来自于老师的坚持，也来自于工作人员的坚持，同样也来自于小伙伴们的坚持。刘心翰老师，从台湾远道而来，一待就是两周。刘老师在上课时候，从来不坐着，基本上课堂上一站就是一整天。不仅如此，刘老师上课风趣幽默，主义师生互动和小组学习，带给我们不一样的学习体验。周磊、谢玉龙和刘春娇老师负责了整个CDA数据科学院训练营的运转，他们基本上放弃了所有的休息时间，每个周末都陪着我们一起来上课。不仅如此，他们还要负责教室的安排、课件的分发、答疑的回答等等。不要忘记，他们其实还有自己的工作的，对于这项目，他们完全是奉献的心态，真的付出很多，而且对于我们在校大学生来说，不仅免费，还可以享受很多CDA内部资料！小伙伴们也是坚持不懈啊！张甜同学为了参加这个课程，不惜从西安来北京，租房子，每次上课都要坐近两个小时的公交车。尽管如此，她还是坚持来上课。还有由林青同学、王宇杰同学、徐尚同学、郭汝元同学等，他们有的平常在实习，有的平常课业很多……恰恰是老师、工作人员、小伙伴的不断坚持，才激励我不断走到最后。
两个月时间，其实不长，但认识了一帮“同志”，同志同学，终身相习。这两个多月的坚持也弥足珍贵！
最后，向为CDA数据科学家训练营而默默付出的刘心翰老师、常国珍老师、周磊老师、谢玉龙老师、刘春娇老师、还有其他的工作人员以及一起学习的小伙伴们表示衷心感谢！祝愿CDA数据科学家训练营越办越好！
建议就是加强考核严格准入，具体措施上可以试点准入考试。
---- 首都经济贸易大学 硕士 程锦祥
我的目标是能成为数据分析行业中的专家，因此，对于我来说，CDA数据科学家训练营是向自己目标更进一步的阶梯。
在这段时间里，我认识了R&Phython编程大牛，认识了金融学、计算机、统计学各个行业的小伙伴；我们组建了“女王党”与“学生党”信用卡团队，制定联名卡、认同卡、信用卡发放政策；当然，还有风控建模与数据挖掘课程的学习...
所有的这些都给我留下了美好的回忆，其中刘心翰老师的一席话让我印象颇深：“我们这一班，优秀、互相学习。谢谢你们。”我想说，您是我们的风控启蒙导师，您将枯燥的风控知识讲得生动而自然，谢谢您！除此之外，训练营的两位导师为每次的课程投入了巨大的精力，无论是前期的准备策划、中间课程的安排与资料的发放，都能感受到其用心之深。因此，我也极力向大家推荐这个训练营，一定不会让你失望的！
能参加第一期的数据科学家训练营，我感到非常荣幸，这里有一群志同道合的小伙伴，一起学R，一起玩tableau~
----北京理工大学 本科 王宇杰
贸大流传着一句话，“在贸大遇见你，是我今生最美丽的风景。”。实在不懂该怎么表达对数据科学家训练营的感激，就套用贸大人常说的话吧，“数据科学家训练营是我今生最美的风景”。”
我本科的专业是国际贸易，读研之后才改学统计学。所以入学后一直处于一种很混乱的状态，上课听不懂老师的课，看不懂论文，也找不到合适的实习。我很想改变自己的状态，但是又无处着力。后来在微信上看到了数据科学家训练营的报名通知，就试着投了简历，没想到自己会这么幸运地被录取了。
加入训练营后，认识了很多聪明又勤奋善良的同学，还有严谨耐心又知识渊博的老师。跟着他们学到了很多东西，也看到了自己很多方面的不足。现在终于有了方向，知道自己应该学什么了。助教老师小刘和小谢十分地敬业，对我们非常地负责，很感谢他们这段时间的照顾。唯一的遗憾是，到现在都没把作业给做完，觉得自己好笨T_T！
这段经历也帮助我找到了想要的实习，终于算是克服了专业障碍吧。能够有这么专业的团队带着，完成这一步跨越，真心觉得自己好幸运！
希望有更多同学加入！祝数据科学家训练营能够发展壮大起来！
----对外经济贸易大学 硕士 周圆淇
结营了！结营了！松了一大口气，因为CDA-DSC课程压力的确不小，累得够呛，哈哈~当然累的背后满满的都是感激，感谢CDA能够无偿地给予千里之外的我，这么多知识的馈赠。感谢！感谢！
虽然在线上，感受不到现场学习气氛的浓情，但是从不间断的视频中，可以感受到CDA作为数据知识传承之地，有着深厚的知识沉淀。在将近两个月的学习过程中，作为一枚线上学员与线下相比，有着不同的优劣。
优势：不用挤公交；在听课过程中，听得累了，可以自己调整；
劣势：学习的课程中存在问题较难交流；学习资料传递比较缓慢。
想给CDA-DSC提一些不成熟的小建议：
1、线上学员比较难以掌控，建议线上成员的比例可以适当缩减。在第一次课程，风险建模与债务违约的团队项目中，线上成员由于地域、时间等种种限制，想以团队合作的形式来共同解决问题可能比较困难，往往会出现只剩一个或者几个人在努力完成任务的情况，严重影响了完成质量，也没有达到共同进步的目的。
针对这一问题，素质认为可以在挑选线上学员的过程中，适当倾向同一期选择同一学校的线上学员，基础较好的申请者可以优先考虑，甚至可以线上学员报名时就适当接受小组形式的报名。另外，在最开始组队的过程中，也可以以“线上+线下”的组合，让线上的成员充分地融入。
2、课程设置方面，多样性有待增加。风控主题的课程，主要集中在第一个月，后面较多关注的是软件的学习，spss modeler、weka、R语言的学习。风控主题的前期课程，无可挑剔觉得都很赞。如果能提供python、大数据方面的课程作为DSC学员的备选，可能会更为科学、实用。
3、作业的布置以及形成良好的总结成文氛围。大家学习的东西很多，笔记心得其实不少，但是貌似比较少得会发在微信端口。可以每两次布置作业的时候，会有一个小问题是总结性的。本次DSC作业的布置都很有水准，觉得小谢、小刘老师都很棒。
最后，素质自认为算是比较认真一直跟着CDA-DSC课程学习，也算比较认真地完成每一次作业。从DSC的课程汇总，我觉得DSC最大的价值就是带给我一些商业上的实际案例。这些案例对我理解数据本身、建模过程十分有帮助。实践中才能发现很多数据分析中的问题，所以本次DSC与其说是风控主题，对我来说是一次以商业案例为主题的学习课程。非常感谢，工作、组织人员周磊老师、小谢老师、小刘老师，非常感谢授课的李御玺老师、常老师、瞿老师。每位老师都提供给我不同数据思维的思量，从他们身上可以看到如今数据分析行业的走向以及新潮。
（PS：这位同学是线上营员，由于距离原因，比较疏于管理，下一期我们会改进）
----贵州财经大学 硕士 郑玉平
在cda数据科学家训练营经过两个月的学习，我个人在数据领域成长了不少，从刚刚开始的懵懂到真正的了解数据领域，以及个人要踏进这个领域到底需要什么素质以及需要什么能力。
在未进该训练营前，我只是懵懂的在探索自己数据之路怎么走，只是大概的了解到自己需要学些什么，要做些什么，那时候的我只是知道R语言是什么，Python又是怎么回事，可视化软件tableau是做什么用，为什么要学习机器学习，但实际上是知道得很少。
进入到了训练营，随着接触的事物越来越广，以及我自己的努力，慢慢发现这数据领域的广泛，自己甚是渺小，需要学习的地方还很多，让我知道这世界平台多广阔。
作为一个线上的cda学员，其实是蛮遗憾，没法和各位小伙伴现实接触，也是感觉到线上的劣势所在，很多问题得自己去思考，得自己去找答案，学习效果并不算太好，每次听完的课程，都得自己花好几天去消化，然后又难以和其他小伙伴交流，遇到困难和问题还真不少。特别是课程早期的小组合作展示的课程，更是吃进不少苦头，干巴巴的看着别人的展示。不过好处也不少，让自己愣是去补足自己短板，发现哪方面不行就马上去补补，虽然也是学得半斤半两，但好歹也是开了个好头。
按个人来说，李玉玺老师的课对我影响不少，在老师课程还未开始的时候，自己去琢磨机器学习还真是有点焦头烂额，市面上完整的教材又很少，网络上的资源又说得不怎全，好多都是要不就只是程序实习过程，要不就只是该算法的数学推导过程。在李玉玺老师的课程下，以及通过对《机器学习与R语言》和李航老师著作的《统计学习方法》的学习，让我对机器学习更为深入的了解。同时在该课程，收获到spss modeler与weka怎么去使用，扩大我个人的数据挖掘工具包技能。
最后的R语言建模课程，常老师的R语言建模还真心不错，从基础学习到案例的学习，挺详尽的，实际操作性强，对于我接下来的暑假数据挖据实习以及往后的数据科学家职业发展打下基础。不过可能时间短吧，很多地方挺陌生的，幸亏自己的主要使用的挖掘工具是R语言，课程还好能跟得上，没办法多次看视频，所以挺多地方听完，再去操作代码的时候就会错漏百出，也发现一些地方听完就忘了，很多时候都得借助《R语言实战》去巩固课程。
不知道线下的小伙伴是怎么样的，但对于线上的我学习感受来看，我觉得CDA数据科学家训练营可以多提供视频，以方便学员们的反复学习以巩固学习成果，毕竟我们的课程学习强度还是蛮大，基本都是好几天就把课程给上完了，很多细节的地方得通过视频再去推敲和巩固，以及线上的学习合作范围比较弱，我很多作业完成都是依赖于论坛上其他学员发帖提示和借鉴完成，到了最后还是有些作业没完成。
经过这两个月的CDA训练营学习，我也给自己接下来的数据科学家之路，制定了一条适合自己的发展的学习路线。从基础的数据库SQL言语的掌握，再到R语言，以及可视化软件tableau学习，到后期还得去学学Java以及它的一些算法实现，自然Hadoop和spark的学习也是必须。在这两个月学习后，我也顺利拿到了天睿Teradata的数据挖掘与分析实习岗位，在CDA数据科学家训练营的学习获益匪浅，学到的是一种学习方式和学习态度。CDA数据科学家训练营是我数据科学家之路最美风景。
到最后，预祝CDA数据科学家训练营越办越好，各位学员学到真本事真技能。
（PS：这位同学是线上营员，由于距离原因，比较疏于管理，下一期我们会改进）
----中山大学 本科 全锐樟
四五月份，于我是一份礼物。在这2个月份，我遇到了更好的自己，现在想想都很激动。
偶尔的一次机会，朋友推荐给我一个微信群，翻看中发现了这个训练营，然后填报。很庆幸，被录取了。在训练营的日子，每天都很充实，很开心，不过说实话，也很辛苦，因为平时要实习，周末要上课，还是有点吃不消的。很惭愧，目前许多作业都没有完成，但是在这两个月中，我学会了很多很多东西，多的自己都有点不敢想象。R语言、Python（基本句法、Numpy、Pandas、Re、Sys等模块），每天一点点的进步。现在回想起来，收获非常大。
从第一次去上课，就爱上了这里，小伙伴们都积极上进，每次看到别人的成绩，就内心备受打击，回去狂补知识，这种动力不可估量；在这里，小伙伴都乐于分享，有什么不会的问题，大神一个小提点就豁然开朗；我想，这样的训练营，也许应该持续下去，不是为了学习，而是为了分享，为了大家一同进步。如果可以以后都与这群上进的人隔断时间小聚一下，分享最近所得，那将是一件多么快乐的事情呀！
对于接下来的时间，我的计划是把统计学梳理一遍，开始学习机器学习，虽然慢了点，但从未停止前进的脚步。
希望以后大家多多相聚，多多交流，也希望能有幸加入训练营第二届，与训练营共同成长！
----东北财经大学 硕士 郭汝元
CDA数据科学家训练营第一期结束了，我怀着满满的感恩与不舍写下这封信。
在这段上课的日子里，我有过彷徨，有过懈怠，但更多的是信念，是训练营让我坚定了以后职业发展的道路和方向。也许开这些课程对于CDA而言是完全公益，甚至有些许耗费精力财力的事情，但于我以及其他和我一样有幸参与了课程的同学就像一块从天而降的馅饼，正好掉到了嘴里，我们甘之如饴。
我是软件工程专业的学生，在这里我学到了大量关于统计建模的知识，正好弥补了我在数据分析系统知识上的欠缺，在面试的时候，多了一份筹码。虽然有时候感觉还是跟不上老师的节奏，但是看到身旁的小伙伴们都听得那么津津有味，我就知道我需要在课下付出更多努力了。在这里，结识了许许多多优秀的小伙伴，我们来自不同的学校，互相取长补短，共同进步，携手走完了这一期的课程。
昨天跟小谢老师交流，感觉小谢老师满脑子想的都是怎样把训练营办好，想听到我们的建议和反馈。至于建议，我挤破脑袋也没有想到什么中肯的建议，但是不说一点貌似不好交差，我就谈一点感受好了。在刘老师和其他老师当面授课的时候，同学们都表现的异常积极，因为老师会引领我们自己思考，当面解答疑惑，但是一到线上视频课，部分同学不安分的小分子都跑出来了，而且有疑问也不能直接问老师，所以我建议如果可以的话尽量提供面授课程。但是我知道这对于CDA来说会是不小的代价，其实视频课我们也已经很知足啦。
再次感谢周磊老师，小谢，小刘老师以及其他默默付出的工作人员！祝福CDA越办越好！期待第二期训练营开课！
----北京交通大学 硕士 白鑫
两个月的课程马上就要结束了，时间过得的确很快，想想那时每天早早起床赶过来，在路上颠簸一个来小时，到时已有些筋疲力尽，不过想想所学将来有所用的东西，就又能提起精神来。在这里学到了一些东西，为自己以后的学习指明了方向吧，也认识了一些志趣相同的小伙伴，这要感谢经管之家提供的这个平台。针对这期来说，技术的面授课程不多，大多靠自己摸索，希望以后能有所增加，虽然说业务与技术在公司的分量不相上下，训练营或许想让我们更加全面，但进公司的门槛还是要有好的技术，而业务在公司里上手还是比较快的。当然，这里为我们提供了不少学习资料，以及和外界接触的平台，这对于我们来说还是挺好的。最后希望训练营能越办越好，培养出更多有能力的数据科学家。
----中国矿业大学（北京） 硕士 冯富威
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