中國小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在數(shù)據(jù)科學行業(yè)求職過程中的心得和體會。

一、前言

一個月前，我作為數(shù)據(jù)科學家在Airbnb開始了我的新工作，能夠進入Airbnb，獲得自己心儀的工作我感到很幸運。我曾向Airbnb申請了四次，最后一次才收到了招聘人員的回復。

在本文中，我想跟大家分享以下，我的求職歷程，希望能對你有所幫助，從而收獲自己心儀的工作。

一些數(shù)據(jù)

我的求職過程：

• 申請：475次
• 電話面試：50次
• 完成數(shù)據(jù)科學面試任務：9個
• 現(xiàn)場面試：8次
• 收到的Offer：2個
• 歷時：6個月

可以從這些數(shù)據(jù)中看到，我并不是很有競爭力的求職者。否者我可能只申請幾個職位就能收拿到不少offer。

是的，我并不出眾，在面試中的表現(xiàn)也很不理想。但幾個月前你是怎樣的水平并不重要，重要的是你的成長和變化。

二、數(shù)據(jù)科學家之路

關于我的背景，我在中國獲得了經(jīng)濟學學士學位，之后在美國伊利諾大學香檳分校獲得了工商管理碩士學位。畢業(yè)后，我作為數(shù)據(jù)分析師工作了兩年，7個月作為谷歌承包商，在創(chuàng)業(yè)公司工作了1年4個月。我的工作主要是編寫SQL查詢，構建儀表板以及提供數(shù)據(jù)驅動的建議。

當發(fā)現(xiàn)在工作中得不到預期的學習和發(fā)展后，我離職了，并參加了Galvanize Data Science Immerse的項目，這是在舊金山舉行的為期12周的數(shù)據(jù)科學訓練營。在申請訓練營時，由于沒有通過統(tǒng)計面試，我一共落選了4次，第5次才通過。

Galvanize教授的內容很注重Python和機器學習，并且需要一定的統(tǒng)計學基礎。不出所料，我開始遇到了很多困難，因為我對編程和統(tǒng)計都不太了解。我別無選擇，只能努力學習。我在參加訓練營期間，我沒有休息和玩樂，每天學習的時間都超過12小時。付出努力的成果也很明顯，之后的課程我也更加得心應手一些。

然而，當之后的求職中，我還是遇到了很多問題。我與真正的數(shù)據(jù)科學家間的差距非常大，即使我努力學習，為期12周的集訓還是不夠的。因此我不斷的找工作，不斷面試，不斷失敗，但我并沒有放棄，每次我都能學習新的知識，變得更強。

到2018年3月，自從我辭去上一份工作以來，我已經(jīng)失業(yè)了將近一年。我的賬戶里只剩下600美元，我不知道該如何付下個月的房租。更糟糕的是，我的簽證也要到期了，如果我在2018年4月底之前找不到工作，我就必須離開美國。

幸運的是，經(jīng)過多次的歷練，我從不知道如何自我介紹，記不住Lasso和Ridge中的哪一個是L1，對編程算法一無所知，逐漸成長起來，并清楚自己要什么。

當我進入Airbnb的最后一輪面試時，我已經(jīng)拿到了一家公司的offer，因此我一點都不緊張。那場面試我希望展現(xiàn)出自己最好的一面，不要留有遺憾。面試的結果也很理想，最終我收到了offer，那些努力和不眠之夜得到了回報。

三、建議

1. 明確自己想要什么。設定目標，努力去實現(xiàn)，不要輕易滿足。
2. 培養(yǎng)成長心態(tài)，這很重要。不要說“我不擅長編程”，“我不擅長統(tǒng)計”。不要用“才能”來形容別人，并以此作為自己懶惰的借口。你需要的是以正確的方式學習，并多次練習。
3. 記下你被問到的面試問題，特別你沒答上來的的問題。不要煩同樣的錯誤，不斷學習和提升自我。
4. 與其他人討論你不懂的問題。我非常感謝Galvanize項目中同學和老師的幫助，每個人都樂于互相幫助對方。
5. 參加當?shù)氐臄?shù)據(jù)科學聚會，加入數(shù)據(jù)科學學習小組，與業(yè)內人士交流… 盡可能擴展自己的人脈網(wǎng)絡，可能在意想不到的地方會開啟機遇之門。
6. 有時成功需要努力和運氣。不要總是把自己的失敗歸咎于自己不好。

四、值得改進的地方

除非做好了充分的準備，否則不要在一開始就去面試心儀的企業(yè)。

在求職時，我一開始就去參加優(yōu)步的面試，這個決定讓我很后悔。當時我面試很糟糕，這也影響了我再參加優(yōu)步的面試。許多人以頂尖科技公司作為自己的理想企業(yè)；然而，這些公司很多都有嚴格的規(guī)定，如果你面試失敗了，在6個月或1年內都不能再次參加該公司面試。因此，在面試這些公司前你需要做好充分的準備。

縮小求職的工作類型，明確哪些類型的工作不適合你，這將為你節(jié)省大量時間。

看到數(shù)據(jù)科學家的招聘廣告，你就會知道該職業(yè)的技能范圍有多廣。許多數(shù)據(jù)科學家工作的側重點各不相同，比如自然語言處理、計算機視覺、深度學習，或者A / B測試，產(chǎn)品分析等。確保哪種工作適合你這將節(jié)省大量時間。

就我而言，我會避開需要博士學位、深度學習、計算機視覺等知識的職位。

以下是我在求職過程中用到的資源。記住，可以選的資源特別多，你可以花費大量時間來搜集資料，請有有目的性的選擇，并充分利用。

準備面試的資源

統(tǒng)計

可汗學院：很適合了解基本概念。

書籍：《Practical Statistics for Data Scientists》，非常實用，強烈推薦。

Coursera：統(tǒng)計學課程，杜克大學（使用R語言）

概率問題

brilliant.org：我在準備面試時購買了會員，這是Facebook面試指南中推薦的材料之一。

A / B測試

Udacity ：A / B測試課程，谷歌

微軟的KDD論文和課件：在數(shù)據(jù)科學面試中經(jīng)常會問到A / B測試，但是之前很少業(yè)內人士做過A / B測試。

Exp平臺上的課件和視頻

企業(yè)科技博客，比如Airbnb數(shù)據(jù)科學博客

機器學習

Coursera：機器學習課程，斯坦福大學，吳恩達主講

書籍：《An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R》，我們在Galvanize使用的教科書之一

《Machine Learning in Action》，Galvanize使用的另一本教科書

Coursera：Applied Data Science with Python Specialization ，密歇根大學

基本編程算法

HackerRank：https://www.hackerrank.com/

LeetCode：https://leetcod

書籍：《Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions 》(使用Java)

Python數(shù)據(jù)操作（Pandas，Numpy）

Datacamp：通過完成公司面試時給出的挑戰(zhàn)，我極大地提高了Python數(shù)據(jù)操作。實踐是最好的學習方式。

R語言

我很少用到R語言，在面試中你可以使用R語言或Python。

SQL語言

Mode Analytics SQL Tutorial：我能夠熟練使用SQL，但每次SQL面試前我會回顧這個教程，特別是高級部分。

產(chǎn)品意識/業(yè)務

書籍：《Case in point》，《Cracking the PM interview》，《Decode and conquer》

一般面試問題：Lynda Raynier的Youtube頻道

對一般的面試：在技??術面試前收集Glassdoor公司的面試問。

五、結語

求職只是我們人生旅程的一部分。但是，從長遠來看，在求職過程中我們展現(xiàn)的勇氣、熱情和毅力將讓我們終身受益。

我很喜歡下面這段文字，希望也能激勵你：“永遠不要讓別人告訴你，你做不了什么。如果你有夢想，就去捍衛(wèi)它。那些一事無成的人想告訴你你也成不了大器。如果你有理想的話，就要努力去實現(xiàn)?！?/p>

原文作者：Kelly Peng

原文地址：https://towardsdatascience.com/how-to-land-a-data-scientist-job-at-your-dream-company-my-journey-to-airbnb-f6a1e99892e8

編譯：Mika， CDA 數(shù)據(jù)分析師

本文由 @Mika 翻譯發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash ，基于 CC0 協(xié)議