数据岗位的求职经验有哪些？这才是你成为数据分析师的第一步

1、数据岗位的求职经验有哪些——经常练习

在我的第一份工作申请中，我在技术方面做得很好(主要是关于统计玩具的问题)，我也非常适合公司的企业文化，但在面试结束时，我收到了一个负面的反馈。我更担心面试中的理论问题。

在被拒绝的日子里，我感到有点沮丧，但只有在这种情况下，我才有机会认识到自己的能力不足，提高自己。通过这次活动，我意识到学习所有的理论知识是不切实际的，但要学习足够的数据科学知识才能找到工作，并将我的思维模式转变为“应用和创造价值”。

我相信大多数学生都知道卡格尔竞赛，但很少有人尝试参加。大多数学生的想法应该和我的相似，就是学习足够的知识参加这样的比赛。这个想法是错误的。这是一个非常友好的方式，以获得相关知识和增加实际能力，参加卡格尔竞争。相关建议是学习R、python语言等基础数据科学工具，开始探索kaggle中的基础竞赛课程。

在那之后，试着进行一些有点难度的比赛。如果你不知道如何开始，你可以去论坛寻找其他人分享的相关信息。此外，随着相关kaggle代码的公开，我们可以通过阅读代码获得一些优秀的解决方案并学习一些知识。更吸引人的是，比赛冠军们经常分析他们在比赛中使用的策略，这样我们就可以从最好的解决方案中学习。

底线是：建立一个项目/竞赛，不仅有助于你在申请公司时更好地面对技术面试，还可以丰富你的简历。

2、数据岗位的求职经验有哪些——申请每个感兴趣的职位

当你在找工作的时候，你会遇到很多职位相似但略有不同的公司。因此，申请者的数量和质量是平衡的。我最初的策略是注重数量，每个职位都有一份简历。但后来发现，这种方法是无效的，所以应该重新设计每个职位。显然，这种操作会比较费劲，提高应用质量，但大大减少了应用数量。

事实证明，一个人不需要准备很多不同的简历，每一份简历都强调了他的一部分经历。例如：对于数据相关岗位，更注重应用研究论文或研究经验;对于机器学习工程师相关岗位，除了基本的机器学习技能外，还必须有丰富的后端开发经验;对于以业务为中心的岗位，你应该证明你的潜力以及良好的沟通和领导能力。

所以不要怕麻烦。为不同类型的职位准备几份不同的简历，然后开始投递。

3、数据岗位的求职经验有哪些——认识现实

与数据相关的工作在招聘中很有竞争力。如果你没有与数据科学相关的硕士或博士学位，并且居住在美国和欧洲以外的国家，除非你有很多相关的专业经验，否则你只能在这些国家申请与数据相关的工作。我试着给这些国家的许多公司发简历，但通常我不会收到反馈或“对不起，我们不能提供签证”。但我发现了两个例外-德国和荷兰。在这两个国家，你很容易得到初级职位的录用。

对于国内学生来说，他们大多不会遇到申请海外工作的问题，但不可避免的问题是工作地点的选择。对于北京来说，相应的就业机会和工资会更高，但竞争压力也很大。如何选择一个合适的工作和就业地点需要所有学生考虑。

4、数据岗位的求职经验有哪些——了解自己

大多数人无法完全了解自己。在求职时，他们也需要考虑自己的一些因素，比如性格、能力等。如果你喜欢在初创公司和节奏快的公司工作，而不是在官僚主义和繁琐的公司工作，技术面试等挑战相对较高。因此，我们在就业的时候，应该考虑什么样的行业适合我们，选择合适的行业后再选择合适的岗位，确定合适的岗位后再选择合适的公司。

除了许多技术面试，我还与人力资源部、数据科学家、CTO就文化和价值进行了数百次对话，

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