Airbnb數據科學家:歷時6個月，我終於找到了心儀的工做

做者 Kelly Peng
編譯 Mika
本文爲 CDA 數據分析師原創做品，轉載需受權

中國小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在數據科學求職過程當中的心得和體會。

前言
一個月前，我做爲數據科學家在Airbnb開始了個人新工做，可以進入Airbnb，得到本身心儀的工做我感到很幸運。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，我想跟你們分享如下，個人求職歷程，但願能對你有所幫助，從而收穫本身心儀的工做。

一些數據…
個人求職過程：
· 申請：475次
· 電話面試：50次
· 完成數據科學麪試任務：9個
· 現場面試：8次
· 收到的Offer：2個
· 歷時：6個月
能夠從這些數據中看到，我並非頗有競爭力的求職者。否者我可能只申請幾個職位就能收拿到很多offer。
是的，我並不出衆，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。

數據科學家之路
關於個人背景，我在中國得到了經濟學學士學位，以後在美國伊利諾大學香檳分校得到了工商管理碩士學位。畢業後，我做爲數據分析師工做了兩年，7個月做爲谷歌承包商，在創業公司工做了1年4個月。個人工做主要是編寫SQL查詢，構建儀表板以及提供數據驅動的建議。
當發如今工做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的項目，這是在舊金山舉行的爲期12周的數據科學訓練營。在申請訓練營時，因爲沒有經過統計面試，我一共落選了4次，第5次才經過。
Galvanize教授的內容很注重Python和機器學習，而且須要必定的統計學基礎。不出所料，我開始遇到了不少困難，由於我對編程和統計都不太瞭解。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，天天學習的時間都超過12小時。付出努力的成果也很明顯，以後的課程我也更加駕輕就熟一些。
然而，當以後的求職中，我仍是遇到了不少問題。我與真正的數據科學家間的差距很是大，即便我努力學習，爲期12周的集訓仍是不夠的。所以我不斷的找工做，不斷面試，不斷失敗，但我並無放棄，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做以來，我已經失業了將近一年。個人帳戶裏只剩下600美圓，我不知道該如何付下個月的房租。更糟糕的是，個人簽證也要到期了，若是我在2018年4月底以前找不到工做，我就必須離開美國。
幸運的是，通過屢次的歷練，我從不知道如何自我介紹，記不住Lasso和Ridge中的哪個是L1，對編程算法一無所知，逐漸成長起來，並清楚本身要什麼。
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，所以我一點都不緊張。那場面試我但願展示出本身最好的一面，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獲得了回報。

建議
1.明確本身想要什麼。設定目標，努力去實現，不要輕易知足。
2.培養成長心態，這很重要。不要說「我不擅長編程」，「我不擅長統計」。不要用「才能」來形容別人，並以此做爲本身懶惰的藉口。你須要的是以正確的方式學習，並屢次練習。
3.記下你被問到的面試問題，特別你沒答上來的的問題。不要煩一樣的錯誤，不斷學習和提高自我。
4.與其餘人討論你不懂的問題。我很是感謝Galvanize項目中同窗和老師的幫助，每一個人都樂於互相幫助對方。
5.參加當地的數據科學聚會，加入數據科學學習小組，與業內人士交流… 儘量擴展本身的人脈網絡，可能在乎想不到的地方會開啓機遇之門。
6.有時成功須要努力和運氣。不要老是把本身的失敗歸咎於本身很差。

值得改進的地方
· 除非作好了充分的準備，不然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做爲本身的理想企業; 然而，這些公司不少都有嚴格的規定，若是你面試失敗了，在6個月或1年內都不能再次參加該公司面試。所以，在面試這些公司前你須要作好充分的準備。
· 縮小求職的工做類型，明確哪些類型的工做不適合你，這將爲你節省大量時間。
看到數據科學家的招聘廣告，你就會知道該職業的技能範圍有多廣。許多數據科學家工做的側重點各不相同，好比天然語言處理、計算機視覺、深度學習，或者A / B測試，產品分析等。確保哪一種工做適合你這將節省大量時間。
就我而言，我會避開須要博士學位，深度學習，計算機視覺等知識的職位。

如下是我在求職過程當中用到的資源。記住，能夠選的資源特別多，你能夠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
很是實用，強烈推薦。
· Coursera
統計學課程，杜克大學（使用R語言）
機率問題
· 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
在數據科學麪試中常常會問到A / B測試，可是以前不多業內人士作過A / B測試。
· Exp平臺上的課件和視頻
· 企業科技博客，好比Airbnb數據科學博客

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
咱們在Galvanize使用的教科書之一
· 書籍
Machine Learning in Action
Galvanize使用的另外一本教科書
· Coursera：
Applied Data Science with Python Specialization ，密歇根大學
基本編程算法
· HackerRank
https://www.hackerrank.com/
入門級
· LeetCode：
https://leetcod
· 書籍
Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions (使用Java)
Python數據操做（Pandas，Numpy）
· Datacamp
提示：經過完成公司面試時給出的挑戰，我極大地提升了Python數據操做。實踐是最好的學習方式。

R
· 我不多用到R語言，在面試中你可使用R語言或Python。

SQL
· Mode Analytics SQL Tutorial
我可以熟練使用SQL，但每次SQL面試前我會回顧這個教程，特別是高級部分。

產品意識/業務
· 書籍
Case in point
Cracking the PM interview
Decode and conquer
通常面試問題
· Lynda Raynier的Youtube頻道
對通常的面試
· 在技​​術面試前收集Glassdoor公司的面試問。

結語求職只是咱們人生旅程的一部分。可是，從長遠來看，在求職過程當中咱們展示的勇氣、熱情和毅力將讓咱們終身受益。我很喜歡下面這段文字，但願也能激勵你：「永遠不要讓別人告訴你，你作不了什麼。若是你有夢想，就去捍衛它。那些一事無成的人想告訴你你也成不了大器。若是你有理想的話，就要努力去實現。「