今年夏天，我在SAP Walldorf总部的指数分析团队做了三个月的数据科学/机器学习实习生。回到美国后，我将在加州大学洛杉矶分校完成我的统计学学习。

这对我来说是一个有趣的决定。我只去过别的国家度假。这是我第一次到一个新的国家工作。然而，在工作了几天之后，服务器云服务，很明显SAP拥抱了一种国际化的工作文化，Walldorf是许多来自不同国家的人的中心。

在美国和德国实习肯定有很大的区别，国家大数据，但他们中的大多数人实际上都不在办公室。换档和来到一个完全不同的国家（以及探索一点德国、卢森堡和法国）的挑战被证明是非常独特的经历。

在办公室内，以及数据科学领域的固有问题，每天都是一个新的挑战。我很幸运有同事信任我，并带我参与了他们的几个项目。很多时候，大数据的应用，他们使用的是我不熟悉的概念、工具或框架，但快速学习是角色的一部分。这里有几点我肯定会带回家：

做你首先知道的事情：概述项目计划，编写伪代码，或者仅仅写下目标是非常有帮助的。把逻辑翻译成语法很容易，但把一个模糊的想法翻译成语法却非常困难。效率是关键：当数据集如此之大时，仅仅创建一些有用的东西已经不够好了。它需要快一点。我很快就明白了效率和达到最终目标一样重要。善于讲故事：良好的数据可视化是关键。它还可以节省不必要的长电子邮件。如果你能用一个图像传达完全相同的信息，或者更好的信息，就不需要发送几段文字。归根结底，如果没有人能理解你在做什么，物联网模块，合肥大数据，那么数据科学是没有用的。

这是一个个人发展的夏天，在办公室内外都学到了很多东西。在SAP Walldorf实习是一个平衡的、非常独特的经历，我感到非常幸运。