26届菜狗制造业+数据分析求指点

26届211本硕，一份待更新的简历如下~。由于接触的环境偏工科-制造业，加之智能制造政策导向+本身能力距离互联网行业有差距（不想太卷），目前考虑偏制造业的数分岗位。目前很纠结要不要选这条路？求在职大佬or搭子一起学习，本人邮箱**********

备战就业思路如下，请大佬们指点思路：

1. 行业选择——为什么选择制造业？
1. 优点：政策导向；比互联网压力小一些；本硕均有工科背景；制造业对能力要求更和现在的能力匹配
2. 缺点：制造业薪资水平不如互联网，在数分岗属于较低水平
2. 当前能力分析
1. 业务分析能力：干过一段大厂实习，主要接触的toB业务的分析逻辑，偏执行，在“互联网”范畴的业务上的分析经验不足：对于toC类用户业务（留存/广告/推荐/电商）等分析思路较少接触
2. 硬件：
1. 实习的工具使用上偏基建（数开阉割版+小范围使用的数据产品）；
2. SQL不能秒出，但是方法框架很熟悉，百度+GPT可实现代码修改；
3. python在数据分析上完全够用，但工作上用的少些？；
4. 可视化理论与方法熟悉，用python做过BI，实习的BI用的是企业的，不清楚制造业是否需要PowerBI等工具？我理解BI应该服务于具体的分析问题，学起来很快，不是当下重点
3. 资源：
1. 在北京，有实习机会。目前搜集的秋招制造业（好像很多是车企）+数分的企业分布主要在北京/苏杭？
2. 比工科学生多一些数分理论，少一点硬件？比商科学生多一些coding+工科背景
3. 信息搜集思路
1. 制造业+数分是否值得进入？
2. 搜集制造业+数分有哪些业务场景
1. 难点在于：制造业的业务场景相比于互联网，分享性小，理解上需要一定背景知识门槛。BOSS等招聘网站上的JD比较难提炼出业务场景，从而学习了解对应的分析思路+硬件
2. 目前搜索到的信息来看，制造业比较偏向数据开发等基建上的需求，似乎还需要掌握数据开发相关的能力
3. 找一份实习工作，实地了解业务场景
1. 担心局限自己的发展，由于“选错路”而失去了“竞争力”？（因为数分市场上，对互联网行业的实习/从业经历的认可度更高）
2. 找一份制造业+互联网的企业实习，比如米家/新能源车企