H同学：我是某世界排名前50学校的学生，在数据科学方面基础比较薄弱，但想转至相关方向。去年有参加篱笆的商业分析项目感觉很不错，所以今年又报名了其他课程，在老师的指导下学习和掌握了更多全面、深入、多维的行业知识，现已申请至香港城市大学数据科学专业。

 

Kevin老师：卡耐基梅陇大学计算机硕士，本科就读于清华大学，现谷歌人工智能技术经理，曾任亚马逊软件工程师、腾讯产品经理等。教学经验丰富，擅长用生动灵活的教学方式帮助学员系统、全面掌握知识点，快速提高专业知识水平。

 

我目前就读于某世界排名前50的学校 ，虽然此前所学专业与数据科学专业有所联系，但对其理解并不深刻，专业基础较薄弱，申请数据科学专业时难免会成为劣势，所以还是对求职相关方向存在一定担忧的。

 

去年我在知乎上浏览相关内容时，看到了篱笆教育发布的相关内容。我觉得篱笆教育在平台上分享的各种干货与经验对我很有帮助，于是在进一步了解之后，我选择了报名参加篱笆教育为时一个月的商业分析项目，今年又选择报名其他课程，希望篱笆老师能为我提供一些专业性的指导。

 

指导我的Kevin导师深度了解相关专业，拥有丰富的知识涵养，在授课过程中，我不仅对于自己的目标专业（数据科学）有了更完善而全面的了解，也熟悉了其申请过程，这些了解都对我日后的学校申请过程有着极大的帮助。

 

我在上课过程中也慢慢学会用“问题导向”的思维方式，对数据科学回答的问题进行分类，比如比较类的问题，A在某方面是不是比B好？A、B、C之间在某方面有没有差别？处理这类问题常用的是经典统计推断：开方检验，t检验和方差分析。放在贝叶斯框架下也有一种比较组间不同的方法。如果因子增加，结构变得复杂，比如在生物医药领域的复杂实验设计有随机效应因子，则需要使用更加复杂的混合效应模型。

 

不同于传统老师单向输出的授课方式，我在篱笆的学习模式是通过项目驱动而快速掌握背景知识。在项目推进的过程中，大多数情况下是作为学员的我来主导项目进程，而导师则负责引导方向并提出建议。这种引导性的学习过程效果很好，使我不仅获得了相应的知识，也收获了实实在在的专业技能。

 

在篱笆教育的平台上，我收获颇丰，不仅填补了专业知识的薄弱板块，也丰富了自身经历，对于相关行业有了更深层次的了解。今年我成功申请到香港城市大学数据科学专业，感谢我的导师，也非常感谢篱笆教育的平台，祝愿篱笆教育越做越大，能够帮到更多像我这样有需求的同学。 如果你和我有相似的经历和需求，想要和我沟通一下的话，可以联系我的微信：XHYZM8888。