人工智能科創(chuàng)數(shù)據(jù)分析師實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX公司擔(dān)任人工智能科創(chuàng)數(shù)據(jù)分析師實(shí)習(xí)生。期間，通過處理10,000+份科創(chuàng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含3個(gè)核心指標(biāo)的預(yù)測模型，準(zhǔn)確率達(dá)82%，成功識別出8個(gè)高潛力科創(chuàng)方向。運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和可視化，使用SQL完成日均500+條數(shù)據(jù)的提取，并通過Tableau生成12份可視化報(bào)告，推動2個(gè)項(xiàng)目的資源傾斜決策。掌握了特征工程與模型調(diào)優(yōu)的具體方法，形成了一套從數(shù)據(jù)采集到洞察呈現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)化流程，驗(yàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)算法在科創(chuàng)領(lǐng)域應(yīng)用的有效性。二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程2023年7月1日到8月31日，我在XX公司實(shí)習(xí)，做人工智能科創(chuàng)數(shù)據(jù)分析師。主要是幫團(tuán)隊(duì)搞懂項(xiàng)目數(shù)據(jù)，看看哪些技術(shù)方向有前景。他們那數(shù)據(jù)挺雜的，幾千個(gè)項(xiàng)目，有些是舊數(shù)據(jù)，格式亂七八糟。我花了第一周整理數(shù)據(jù)，用Python寫了腳本自動清洗，一天能處理八百多條記錄，比之前手動快多了。后來做預(yù)測模型，試了幾個(gè)算法，最后用隨機(jī)森林，準(zhǔn)確率到82%，比團(tuán)隊(duì)之前的模型好不少。有個(gè)項(xiàng)目我特別留意，那數(shù)據(jù)里專利和論文引用關(guān)系搞不清楚，我就用知識圖譜的方法去梳理，發(fā)現(xiàn)三個(gè)領(lǐng)域特別相關(guān)，后來團(tuán)隊(duì)真就往那方向投了資源。期間遇到個(gè)難事，是數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一。比如有的項(xiàng)目標(biāo)注了技術(shù)關(guān)鍵詞，有的只寫領(lǐng)域，我花了兩周時(shí)間跟業(yè)務(wù)的人溝通，把關(guān)鍵詞標(biāo)準(zhǔn)化了，才把數(shù)據(jù)質(zhì)量提上來。這讓我明白，做數(shù)據(jù)得懂業(yè)務(wù)，不能光埋頭寫代碼。最后我做了12份可視化報(bào)告，用Tableau做的，領(lǐng)導(dǎo)挺滿意，說幫我省了不少溝通時(shí)間。這八周讓我對特征工程和模型調(diào)優(yōu)理解更深了，也意識到自己還得學(xué)更多行業(yè)知識。公司那培訓(xùn)機(jī)制一般，就是每周開個(gè)會講講項(xiàng)目，沒系統(tǒng)教什么。我后來自己找資料學(xué)，比如看論文、參加線上課。崗位匹配度上，他們希望我懂點(diǎn)業(yè)務(wù)，但我感覺學(xué)校教的和實(shí)際工作還是差點(diǎn)啥。建議他們可以搞個(gè)新人導(dǎo)師制，或者多給些內(nèi)部資料。還有，管理上可以更靈活點(diǎn)，比如讓我多接觸些核心項(xiàng)目。這經(jīng)歷讓我更清楚自己想干嘛了，以后想往科創(chuàng)數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展，還得繼續(xù)磨煉。三、總結(jié)與體會這八周，從2023年7月1日到8月31日，在XX公司的經(jīng)歷讓我挺受觸動。實(shí)習(xí)不只是把學(xué)校學(xué)的知識用到實(shí)際，更是學(xué)會怎么在真實(shí)世界里解決問題。我之前覺得做數(shù)據(jù)分析就是跑跑代碼，現(xiàn)在明白得看數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏輯有多重要。比如那次給科創(chuàng)項(xiàng)目做預(yù)測模型，光有算法不行，得知道哪些特征真正有區(qū)分度，跟業(yè)務(wù)聊了半天才找到方向，最后模型準(zhǔn)確率提升到82%，這感覺挺棒的，知道自己干活能起作用。這讓我真切感受到肩上有點(diǎn)責(zé)任了，以前做作業(yè)對錯(cuò)就行，現(xiàn)在得考慮結(jié)果怎么用。這次經(jīng)歷也讓我更清楚自己以后想干嘛。我發(fā)現(xiàn)自己對用AI技術(shù)搞懂科創(chuàng)領(lǐng)域挺感興趣，這八周用到的Python、SQL還有Tableau，我打算接下來系統(tǒng)學(xué)一下，甚至考慮考個(gè)數(shù)據(jù)分析師的證書，把技能再深化點(diǎn)。行業(yè)里現(xiàn)在挺看重能結(jié)合業(yè)務(wù)做數(shù)據(jù)的人，我覺得自己這點(diǎn)實(shí)踐經(jīng)歷就是優(yōu)勢。而且看到那些項(xiàng)目因?yàn)閿?shù)據(jù)洞察真的獲得了資源，覺得挺有價(jià)值的，比單純做研究有成就感?？粗鳤I技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用越來越廣，尤其是科創(chuàng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策是大趨勢。我認(rèn)識到自己學(xué)的還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，得持續(xù)跟上。這八周也讓我看到，雖然學(xué)校教的基礎(chǔ)挺重要，但實(shí)際工作需要更多靈活性和溝通能力。未來不管是繼續(xù)深造還是找工作，我都會記得這次實(shí)習(xí)教我的東西，特別是怎么把技術(shù)跟實(shí)際場景結(jié)合起來。從學(xué)生到職場人的轉(zhuǎn)變，感覺責(zé)任重了，但也更有動力了。四、致謝感謝在實(shí)習(xí)期間給予指導(dǎo)的導(dǎo)師