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Airbnb数据科学家: 历时6个月,我终于找到了心仪的工作

CDA数据分析师+++Airbnb数据科学家: 历时6个月,我终于找到了心仪的工作+++2018-09-25+++http://www.woshipm.com/zhichang/1443772.html

中国小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在数据科学行业求职过程中的心得和体会。

一、前言

一个月前,我作为数据科学家在Airbnb开始了我的新工作,能够进入Airbnb,获得自己心仪的工作我感到很幸运。我曾向Airbnb申请了四次,最后一次才收到了招聘人员的回复。

在本文中,我想跟大家分享以下,我的求职历程,希望能对你有所帮助,从而收获自己心仪的工作。

一些数据

我的求职过程:

  • 申请:475次
  • 电话面试:50次
  • 完成数据科学面试任务:9个
  • 现场面试:8次
  • 收到的Offer:2个
  • 历时:6个月

可以从这些数据中看到,我并不是很有竞争力的求职者。否者我可能只申请几个职位就能收拿到不少offer。

是的,我并不出众,在面试中的表现也很不理想。但几个月前你是怎样的水平并不重要,重要的是你的成长和变化。

二、数据科学家之路

关于我的背景,我在中国获得了经济学学士学位,之后在美国伊利诺大学香槟分校获得了工商管理硕士学位。毕业后,我作为数据分析师工作了两年,7个月作为谷歌承包商,在创业公司工作了1年4个月。我的工作主要是编写SQL查询,构建仪表板以及提供数据驱动的建议。

当发现在工作中得不到预期的学习和发展后,我离职了,并参加了Galvanize Data Science Immerse的项目,这是在旧金山举行的为期12周的数据科学训练营。在申请训练营时,由于没有通过统计面试,我一共落选了4次,第5次才通过。

Galvanize教授的内容很注重Python和机器学习,并且需要一定的统计学基础。不出所料,我开始遇到了很多困难,因为我对编程和统计都不太了解。我别无选择,只能努力学习。我在参加训练营期间,我没有休息和玩乐,每天学习的时间都超过12小时。付出努力的成果也很明显,之后的课程我也更加得心应手一些。

然而,当之后的求职中,我还是遇到了很多问题。我与真正的数据科学家间的差距非常大,即使我努力学习,为期12周的集训还是不够的。因此我不断的找工作,不断面试,不断失败,但我并没有放弃,每次我都能学习新的知识,变得更强。

到2018年3月,自从我辞去上一份工作以来,我已经失业了将近一年。我的账户里只剩下600美元,我不知道该如何付下个月的房租。更糟糕的是,我的签证也要到期了,如果我在2018年4月底之前找不到工作,我就必须离开美国。

幸运的是,经过多次的历练,我从不知道如何自我介绍,记不住Lasso和Ridge中的哪一个是L1,对编程算法一无所知,逐渐成长起来,并清楚自己要什么。

当我进入Airbnb的最后一轮面试时,我已经拿到了一家公司的offer,因此我一点都不紧张。那场面试我希望展现出自己最好的一面,不要留有遗憾。面试的结果也很理想,最终我收到了offer,那些努力和不眠之夜得到了回报。

三、建议

  1. 明确自己想要什么。设定目标,努力去实现,不要轻易满足。
  2. 培养成长心态,这很重要。不要说“我不擅长编程”,“我不擅长统计”。不要用“才能”来形容别人,并以此作为自己懒惰的借口。你需要的是以正确的方式学习,并多次练习。
  3. 记下你被问到的面试问题,特别你没答上来的的问题。不要烦同样的错误,不断学习和提升自我。
  4. 与其他人讨论你不懂的问题。我非常感谢Galvanize项目中同学和老师的帮助,每个人都乐于互相帮助对方。
  5. 参加当地的数据科学聚会,加入数据科学学习小组,与业内人士交流… 尽可能扩展自己的人脉网络,可能在意想不到的地方会开启机遇之门。
  6. 有时成功需要努力和运气。不要总是把自己的失败归咎于自己不好。

四、值得改进的地方

除非做好了充分的准备,否则不要在一开始就去面试心仪的企业。

在求职时,我一开始就去参加优步的面试,这个决定让我很后悔。当时我面试很糟糕,这也影响了我再参加优步的面试。许多人以顶尖科技公司作为自己的理想企业;然而,这些公司很多都有严格的规定,如果你面试失败了,在6个月或1年内都不能再次参加该公司面试。因此,在面试这些公司前你需要做好充分的准备。

缩小求职的工作类型,明确哪些类型的工作不适合你,这将为你节省大量时间。

看到数据科学家的招聘广告,你就会知道该职业的技能范围有多广。许多数据科学家工作的侧重点各不相同,比如自然语言处理、计算机视觉、深度学习,或者A / B测试,产品分析等。确保哪种工作适合你这将节省大量时间。

就我而言,我会避开需要博士学位、深度学习、计算机视觉等知识的职位。

以下是我在求职过程中用到的资源。记住,可以选的资源特别多,你可以花费大量时间来搜集资料,请有有目的性的选择,并充分利用。

准备面试的资源

统计

可汗学院:很适合了解基本概念。

书籍:《Practical Statistics for Data Scientists》,非常实用,强烈推荐。

Coursera:统计学课程,杜克大学(使用R语言)

概率问题

brilliant.org:我在准备面试时购买了会员,这是Facebook面试指南中推荐的材料之一。

A / B测试

Udacity :A / B测试课程,谷歌

微软的KDD论文和课件:在数据科学面试中经常会问到A / B测试,但是之前很少业内人士做过A / B测试。

Exp平台上的课件和视频

企业科技博客,比如Airbnb数据科学博客

机器学习

Coursera:机器学习课程,斯坦福大学,吴恩达主讲

书籍:《An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R》,我们在Galvanize使用的教科书之一

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

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

基本编程算法

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

LeetCode:https://leetcod

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

Python数据操作(Pandas,Numpy)

Datacamp:通过完成公司面试时给出的挑战,我极大地提高了Python数据操作。实践是最好的学习方式。

R语言

我很少用到R语言,在面试中你可以使用R语言或Python。

SQL语言

Mode Analytics SQL Tutorial:我能够熟练使用SQL,但每次SQL面试前我会回顾这个教程,特别是高级部分。

产品意识/业务

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

一般面试问题:Lynda Raynier的Youtube频道

对一般的面试:在技​​术面试前收集Glassdoor公司的面试问。

五、结语

求职只是我们人生旅程的一部分。但是,从长远来看,在求职过程中我们展现的勇气、热情和毅力将让我们终身受益。

我很喜欢下面这段文字,希望也能激励你:“永远不要让别人告诉你,你做不了什么。如果你有梦想,就去捍卫它。那些一事无成的人想告诉你你也成不了大器。如果你有理想的话,就要努力去实现。”

 

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

编译:Mika, CDA 数据分析师

本文由 @Mika 翻译发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议

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