战胜编码恐惧症！生物Master成功上岸Cigna DS岗位！

主要观点总结

本文讲述了作者在公共卫生领域拥有扎实理论基础但在转向数据科学岗位时面临的挑战，包括技术面试中的编程环节和机器学习建模经验不足的问题。作者通过寻求专业帮助，参加了直通硅谷的训练计划，成功弥补了短板并获得了Cigna的数据科学家职位。文章还强调了项目的重要性，提供了面对技术面试的建议，并感谢导师们的帮助。

关键观点总结

关键观点1: 作者在转向数据科学岗位时面临的挑战

作者在公共卫生领域有扎实理论基础，但在技术面试中的编程环节和机器学习建模经验方面存在不足，导致多次面试失败。

关键观点2: 作者寻求专业帮助并参加直通硅谷的训练计划

作者通过参加直通硅谷的项目定制训练计划，得到了导师的针对性指导，成功提高了编程能力和机器学习建模经验。

关键观点3: 作者在直通硅谷训练计划中的经历

作者在训练计划中学习了Python的核心概念和数据处理库的使用，并结合医疗健康领域的实例进行实践。还通过完成Healthcare Risk Adjustment Modeling项目，掌握了数据科学流程并深入理解了医疗保险行业的业务逻辑。

关键观点4: 作者成功获得Cigna的数据科学家职位

作者通过直通硅谷的训练计划，成功弥补了短板，最终获得Cigna的数据科学家职位。作者还提供了面对技术面试的建议，强调了项目的重要性，并感谢导师们的帮助。