我是三年一班：
作为一个大四自动化在校大学生，在这个快毕业的节点上依然没有自己比较擅长和熟悉的行业是一个比较尴尬的事情。
并不是说我在大学只顾玩乐没有学习，而是只学习了。学校里学习的基本课程和争取社会上的一些工作还是有距离的。比如说我在大学中学了python这门课，这门课给我介绍了各种变量各种类的定义，最后做的三个大作业分别是做一个加密器解码器，做一个纸牌游戏和一个上网排队系统。
虽然我可以完成上述任务，但是我是想学和数据分析方面的python啊，学校课堂里这些任务对我找工作是完全不够的。而我学的很多课其实都是这样的，不是说没用，而是到一定的程度可就已经结束了，而你在选课上看，并没有该语言的的课给你继续的辅导让你对要从事的行业有一个足够深度上的认识。
本着让自己学的东西更有深度的学下去，并在这个基础上让我在以后又可以创造价值，找到工作，我开始了现在的学习。
我给自己的目标是以后想成为一名娱乐影视产业的数据分析师。我现在基础比较薄弱，无工作经验，打算先从初级的实习数据分析师开始做起。
查了招聘网站上该行业的技能要求，大概都要求excel，sql，ppt制作数据分析报告，高级一点的职位还需要python。
为了使将来简历上写的项目经验都是与招聘行业相关的，我找到里了电影网站TMDB 提供的电影数据（数据下载地址：https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata）。这份数据集包括了下面的字段：
id：标识号
imdb_id：IMDB 标识号
popularity：在 Movie Database 上的相对页面查看次数
budget：预算（美元）
revenue：收入（美元）
original_title：电影名称
cast：演员列表，按 | 分隔，最多 5 名演员
homepage：电影首页的 URL
director：导演列表，按 | 分隔，最多 5 名导演
tagline：电影的标语
keywords：与电影相关的关键字，按 | 分隔，最多 5 个关键字
overview：剧情摘要
runtime：电影时长
genres：风格列表，按 | 分隔，最多 5 种风格
production_companies：制作公司列表，按 | 分隔，最多 5 家公司
release_date：首次上映日期
vote_count：评分次数
vote_average：平均评分
release_year：发行年份
budget_adj：根据通货膨胀调整的预算（2010 年，美元）
revenue_adj：根据通货膨胀调整的收入（2010 年，美元）
通过该数据集我后面可以研究下面几个问题：
问题 1：电影类型是如何随着时间的推移发生变化的？
问题 2： 改编电影和原创电影的对比情况如何？
这就是我的行业选择（娱乐行业），和职位选择（初级数据分析说），以及对应行业的数据项目选择（电影数据集）。3个选择与娱乐行业招聘密切相关，保证了以后简历上的项目也高度相关，从而可以提高找到工作的概率。
有人的地方就有恩怨，有恩怨的地方就是江湖。有江湖的地方就分行业。找对行业是职业规划的第一步。
我是猴子社群会员，知乎：三年一班
推荐：离职前需要注意哪些细节？
网友评论