测评,看见起点
从AI能力和成长维度出发,识别优势、短板与下一阶段需要练习的能力。
从“我该学什么”开始,慢慢回答“我想成为什么样的人”。
大学职通车围绕职业认知、方向选择、岗位体验与学业规划展开。它把看见问题、学习方法和尝试行动连成一个过程,帮助你在大学阶段更有依据地做选择。
从AI能力和成长维度出发,识别优势、短板与下一阶段需要练习的能力。
职业认知、职业规划、职场体验和通用能力课程,支持按阶段学习。
《AI时代的创造者》从世界变化、AI能力、专业发展到大学四年行动地图,提供持续阅读的线索。
六个环节依次连接认知、体验、能力和学业;可按个人阶段讨论参与顺序。

职场精英直播分享,可回看课程内容;记录感兴趣的企业、岗位和工作方式。
通过规划直播和一对一交流,梳理优势、专业背景与目标方向。
产品、运营、数据、工程编码或商业创赛,跟着项目任务体验岗位。
结合项目感受与行业趋势,一对一讨论下一阶段的职业目标。
逻辑表达、职场素质、英语和办公工具,练习真实场景中的应用。
围绕课程、证书、实习与升学选择,形成可按学期调整的计划。
邀请不同行业的从业者讲自己的工作内容、岗位要求与成长路径。先把“我听说过的职业”变成“我理解的工作”,再考虑专业和能力怎样对接。

把工作现场、岗位分工和发展路径讲具体,帮助你提出更有针对性的问题。
传统银行、金融行业的岗位分工与职业前景。
互联网运营、AI 产品、数据分析岗位如何协作。
从产品经理、用户运营到商业化,理解一天在做什么。
了解产业链、业务部门及不同专业可进入的岗位。
比较专业背景和职位要求,找到可补足的能力。
听从业者讲真实工作要求,再准备课程与实践。
先看能力测评与个人兴趣,再调研岗位任务、招聘要求和发展路径;通过规划课程与一对一交流,把模糊的方向缩小到值得尝试的选择。

选择一个方向参与项目练习,从任务过程认识岗位,也留下可复盘的成果。
先以普通用户视角体验产品,再用 6W2H1E 梳理问题,结合用户与竞品调研明确优化方向,最后把功能建议整理为产品文档。
练习成果:产品优化方案学习用户与增长的基本逻辑,策划账号和内容,使用 AI 辅助制作传播素材,并依据发布后的数据调整下一步方案。
练习成果:账号运营与推广复盘从招聘信息等场景出发,认识数据类型与质量,使用阿里云百炼、QuickBI 等工具制作分析图表,再把发现写成可解释的报告。
练习成果:招聘数据分析报告练习 Python 数据采集与整理,使用 Pandas 探索数据、PyEcharts 或 Plotly 呈现结论,最后用 Dash 搭建数据可视化网页。
练习成果:数据可视化网页应用拆解赛题,结合行业与市场资料确定方向,设计产品和盈利模式,策划营销路径,并完成基础预算与融资思路。
练习成果:商业计划书与路演材料做过方向项目之后,回看自己在哪些任务中投入、擅长和遇到困难;再结合专业课程、岗位趋势和能力差距,讨论下一阶段优先尝试的职位。
练习金字塔结构、麦肯锡七步法、问题拆解、数据论证和结构化表达,把分析、汇报与面试回答组织得更有条理。
课程覆盖目标与时间管理、演讲、领导力、项目管理、沟通策略和团队协作。把 SMART 目标、时间矩阵、甘特图与 STAR 表达用进具体任务。
从发音、场景听力、词汇记忆和对话练习入手,逐步过渡到求职介绍、英文沟通与办公表达。
每门课都有清晰的章节与练习重点,可以按自己的目标逐步学习。
完成基础体验后,可按目标岗位继续学习数据处理、AI 工具与相关认证知识,把专业能力与新工具结合起来。
围绕个人目标讨论课程、实践和毕业去向,把“想做什么”变成各学期能执行的选择。
转专业、辅修、双学位和选修课如何选?对照目标岗位与当前基础判断。
英语、办公、AI 与专业证书怎么排序?先补真正影响下一步的短板。
社团、竞赛、项目和实习怎样衔接?用可复盘的任务积累经验。
考研、保研、留学还是就业?结合时间节点和个人条件讨论路径。
职业规划课程与成长课程分别面向方向选择和长期能力积累。


分享、课堂与同伴交流,让职业选择不只停留在屏幕上。


和导师讨论岗位,观察他人怎样拆解问题;再把得到的新信息带回自己的测评、课程与学业计划。
提问 · 讨论 · 记录 · 复盘从公共服务、金融到科技与制造业,职业路径不只有一种。
以上为部分往期学员去向,不代表企业合作关系或对个人录用结果的承诺。
毕业不是连接的终点。同学会把不同年级、专业与行业的学习者联系起来,继续交流行业信息、实践经验和职业选择。
从看清AI时代的职业图景,到成为AI原住民、探索AI赋能专业,再到大学四年的行动与创造者之路。全书按原稿目录开放阅读。
从不同方向的尝试中形成自己的判断,再继续深入学习。
把职业方向、学业选择、能力训练和实践机会放在同一张路线图里。