Airbnb数据科学家:历时6个月，我终于找到了心仪的工做

做者 Kelly Peng
编译 Mika
本文为 CDA 数据分析师原创做品，转载需受权

中国小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在数据科学求职过程当中的心得和体会。

前言
一个月前，我做为数据科学家在Airbnb开始了个人新工做，可以进入Airbnb，得到本身心仪的工做我感到很幸运。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，我想跟你们分享如下，个人求职历程，但愿能对你有所帮助，从而收获本身心仪的工做。

一些数据…
个人求职过程：
· 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
能够从这些数据中看到，我并非颇有竞争力的求职者。否者我可能只申请几个职位就能收拿到很多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。

数据科学家之路
关于个人背景，我在中国得到了经济学学士学位，以后在美国伊利诺大学香槟分校得到了工商管理硕士学位。毕业后，我做为数据分析师工做了两年，7个月做为谷歌承包商，在创业公司工做了1年4个月。个人工做主要是编写SQL查询，构建仪表板以及提供数据驱动的建议。
当发如今工做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，因为没有经过统计面试，我一共落选了4次，第5次才经过。
Galvanize教授的内容很注重Python和机器学习，而且须要必定的统计学基础。不出所料，我开始遇到了不少困难，由于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，天天学习的时间都超过12小时。付出努力的成果也很明显，以后的课程我也更加驾轻就熟一些。
然而，当以后的求职中，我仍是遇到了不少问题。我与真正的数据科学家间的差距很是大，即便我努力学习，为期12周的集训仍是不够的。所以我不断的找工做，不断面试，不断失败，但我并无放弃，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做以来，我已经失业了将近一年。个人帐户里只剩下600美圆，我不知道该如何付下个月的房租。更糟糕的是，个人签证也要到期了，若是我在2018年4月底以前找不到工做，我就必须离开美国。
幸运的是，通过屡次的历练，我从不知道如何自我介绍，记不住Lasso和Ridge中的哪个是L1，对编程算法一无所知，逐渐成长起来，并清楚本身要什么。
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，所以我一点都不紧张。那场面试我但愿展示出本身最好的一面，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获得了回报。

建议
1.明确本身想要什么。设定目标，努力去实现，不要轻易知足。
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，并以此做为本身懒惰的借口。你须要的是以正确的方式学习，并屡次练习。
3.记下你被问到的面试问题，特别你没答上来的的问题。不要烦一样的错误，不断学习和提高自我。
4.与其余人讨论你不懂的问题。我很是感谢Galvanize项目中同窗和老师的帮助，每一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… 尽量扩展本身的人脉网络，可能在乎想不到的地方会开启机遇之门。
6.有时成功须要努力和运气。不要老是把本身的失败归咎于本身很差。

值得改进的地方
· 除非作好了充分的准备，不然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做为本身的理想企业; 然而，这些公司不少都有严格的规定，若是你面试失败了，在6个月或1年内都不能再次参加该公司面试。所以，在面试这些公司前你须要作好充分的准备。
· 缩小求职的工做类型，明确哪些类型的工做不适合你，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。许多数据科学家工做的侧重点各不相同，好比天然语言处理、计算机视觉、深度学习，或者A / B测试，产品分析等。确保哪一种工做适合你这将节省大量时间。
就我而言，我会避开须要博士学位，深度学习，计算机视觉等知识的职位。

如下是我在求职过程当中用到的资源。记住，能够选的资源特别多，你能够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
很是实用，强烈推荐。
· Coursera
统计学课程，杜克大学（使用R语言）
几率问题
· 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
在数据科学面试中常常会问到A / B测试，可是以前不多业内人士作过A / B测试。
· Exp平台上的课件和视频
· 企业科技博客，好比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
咱们在Galvanize使用的教科书之一
· 书籍
Machine Learning in Action
Galvanize使用的另外一本教科书
· Coursera：
Applied Data Science with Python Specialization ，密歇根大学
基本编程算法
· HackerRank
https://www.hackerrank.com/
入门级
· LeetCode：
https://leetcod
· 书籍
Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions (使用Java)
Python数据操做（Pandas，Numpy）
· Datacamp
提示：经过完成公司面试时给出的挑战，我极大地提升了Python数据操做。实践是最好的学习方式。

R
· 我不多用到R语言，在面试中你可使用R语言或Python。

SQL
· Mode Analytics SQL Tutorial
我可以熟练使用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
通常面试问题
· Lynda Raynier的Youtube频道
对通常的面试
· 在技​​术面试前收集Glassdoor公司的面试问。

结语求职只是咱们人生旅程的一部分。可是，从长远来看，在求职过程当中咱们展示的勇气、热情和毅力将让咱们终身受益。我很喜欢下面这段文字，但愿也能激励你：“永远不要让别人告诉你，你作不了什么。若是你有梦想，就去捍卫它。那些一事无成的人想告诉你你也成不了大器。若是你有理想的话，就要努力去实现。“