作者 Kelly Peng

編譯 Mika

本文為 CDA 資料分析師原創作品，轉載需授權

中國小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在資料科學求職過程中的心得和體會。

前言

一個月前，我作為資料科學家在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，最後一次才收到了招聘人員的回覆。

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，從而收穫自己心儀的工作。

一些資料…

我的求職過程：

· 申請：475次

· 電話面試：50次

· 完成資料科學麵試任務：9個

· 現場面試：8次

· 收到的Offer：2個

· 歷時：6個月

可以從這些資料中看到，我並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，我並不出眾，在面試中的表現也很不理想。但幾個月前你是怎樣的水平並不重要，重要的是你的成長和變化。

資料科學家之路

關於我的背景，我在中國獲得了經濟學學士學位，之後在美國伊利諾大學香檳分校獲得了工商管理碩士學位。畢業後，我作為資料分析師工作了兩年，7個月作為谷歌承包商，在創業公司工作了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資料驅動的建議。

當發現在工作中得不到預期的學習和發展後，我離職了，並參加了Galvanize Data Science Immerse的專案，這是在舊金山舉行的為期12周的資料科學訓練營。在申請訓練營時，由於沒有通過統計面試，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，並且需要一定的統計學基礎。不出所料，我開始遇到了很多困難，因為我對程式設計和統計都不太瞭解。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，之後的課程我也更加得心應手一些。

然而，當之後的求職中，我還是遇到了很多問題。我與真正的資料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，但我並沒有放棄，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，我已經失業了將近一年。我的賬戶裡只剩下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，對程式設計演算法一無所知，逐漸成長起來，並清楚自己要什麼。

當我進入Airbnb的最後一輪面試時，我已經拿到了一家公司的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。

建議

1.明確自己想要什麼。設定目標，努力去實現，不要輕易滿足。

2.培養成長心態，這很重要。不要說“我不擅長程式設計”，“我不擅長統計”。不要用“才能”來形容別人，並以此作為自己懶惰的藉口。你需要的是以正確的方式學習，並多次練習。

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專案中同學和老師的幫助，每個人都樂於互相幫助對方。

5.參加當地的資料科學聚會，加入資料科學學習小組，與業內人士交流... 儘可能擴充套件自己的人脈網路，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於自己不好。

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。

在求職時，我一開始就去參加優步的面試，這個決定讓我很後悔。當時我面試很糟糕，這也影響了我再參加優步的面試。許多人以頂尖科技公司作為自己的理想企業; 然而，這些公司很多都有嚴格的規定，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。

· 縮小求職的工作型別，明確哪些型別的工作不適合你，這將為你節省大量時間。

看到資料科學家的招聘廣告，你就會知道該職業的技能範圍有多廣。許多資料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，產品分析等。確保哪種工作適合你這將節省大量時間。

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蒐集資料，請有有目的性的選擇，並充分利用。

準備面試的資源

統計

· 可汗學院

很適合瞭解基本概念。

· 書籍

Practical Statistics for Data Scientists

非常實用，強烈推薦。

· Coursera

統計學課程，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

在資料科學麵試中經常會問到A / B測試，但是之前很少業內人士做過A / B測試。

· Exp平臺上的課件和視訊

· 企業科技部落格，比如Airbnb資料科學部落格

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

· 書籍

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

基本程式設計演算法

· HackerRank

https://www.hackerrank.com/

入門級

· LeetCode：

https://leetcod

· 書籍

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

Python資料操作（Pandas，Numpy）

· Datacamp

提示：通過完成公司面試時給出的挑戰，我極大地提高了Python資料操作。實踐是最好的學習方式。

R

· 我很少用到R語言，在面試中你可以使用R語言或Python。

SQL

· 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，特別是高階部分。

產品意識/業務

· 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。

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，你做不了什麼。如果你有夢想，就去捍衛它。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。”