嘘!这有几条没人会告诉你的数据科学求职秘密

2024-02-17 20:20

本文主要是介绍嘘!这有几条没人会告诉你的数据科学求职秘密,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

bb

大数据文摘出品

来源:medium

编译:陆震、effy、蒋宝尚

或许你在慕课或者courses上面学习了许多的数据科学课程,又或许你看了许多这方面的书。

你很努力,但是却拿不到一份相关的offer。你很苦恼,你一直在猜想自己是不是不够聪明,猜想是否是自己的学历的原因,无法在求职路上提供帮助。

其实,事情远远没那么简单。

Edouard Harris,一名在YC初创公司工作的物理学家,由于工作的关系,他收到了很多有关数据科学职业建议的邮件。下面他将从一封邮件谈起,告诉你一些罕为人知的数据科学求职经验。

以下是原文请欣赏!

这是那封我收到的邮件,有所增删:

发件人:Lonnie 【化名】

主题:努力找数据科学方面的工作

我是大学辍学者(我之所以这么开始,是因为如果你出生时没有一个理论物理学博士学位以及长达15年的数据科学经验,那么一定是你的出生方式不对,作者想表达的意思是,每个求职者都在找工作时都困难重重)。

[...]在我仔细研究了整个工作市场之后,我发现最喜欢数据方面的工作。我努力学习A/B测试方面的知识,并在Google Analytics中以及Optimizely的测试平台上获得了它们的认证。然后我开始接触和学习Python,SQL等。从某著名数据科学训练营结课以后,我就开始极力地寻求求职面试的机会。我发出了100多份申请,但是几乎没有收到面试通知。

为了保持不断学习和提升技能的状态,我一直在Udacity NanoDegree和Dataquest.io报课学习。

我认为我的致命问题在于缺乏学术履历,而不是工作技能的问题(虽然我确实需要提高各项技能,并且正在这样做)。我认为学历是短板,是因为我甚至都没有面试机会来展示我的技能。

我在A公司有一次面试的机会,那是我第一次当场编写代码和在白板上写伪代码,自然很不顺利。

除此之外,我还面过一个可以带回家做的面试编程题,那是关于xxx,一个大的初创公司的生存分析面试题,但之前我从来没有研究过生存分析,所以也做得不好。

我之后面过另一个大公司B,我顺利通过了他们的第一面——编程测试,但去公司进行第二面时,因为学历没有让我通过。(这让人很无语,因为他们其实有我的简历)。

回信

Lonnie,谢谢你的来信。

事实是:根据你申请工作的情况来看,2-3%的面试几率可能是正常的,有两个你无论如何都想不到的原因。

泯然众人

第一个原因是,大多数招聘团队使用一个称之为申请人追踪系统的东西来告诉他们最佳候选人的来源。如果你通过一个过去反映不佳的渠道申请,他们会花更少的时间看你的简历和申请材料,因此你被选入面试名单的几率也更小。

bb

你的工作申请很大可能是经过一个这样的系统处理的。

例如,如果你通过Indeed申请技术类的工作,非常有可能会失败。每个人都知道Indeed,这是一种很容易的申请工作的方式。这就意味着,大多数通过Indeed申请工作的人很可能是非常普通的人。因此,招聘经理会花更少的时间查看来自Indeed的简历,因为她的预期就是Indeed上的应聘者就是普通的的。

您可以通过在大多数人还不知道的网站申请工作,来解决这个问题。Key Values和Y Combinator的Work At A Startup都是不错的求职网站。通过使用大多数人还不知道的网站,你将自己标记为有意主动积极寻找机会的人。在这些网站上申请工作的人最有可能高于平均求职者的水平,所以,公司对他们更感兴趣。

Key Values:

https://www.keyvalues.com/

Y Combinator的Work At A Startup:

https://www.workatastartup.com/

办公室政治

从类似于indeed这些网站申请工作成功率低的第二个原因,你可能很难相信这一点,实际上,许多求职网站上的公司(尤其是大公司)并不是要通过它来找到他们想雇用的人。

bb

如果你正在Indeed上寻找技术职位,你做错了,是真的错了。

这听起来很疯狂:为什么他们还会在求职网站上发布消息呢?你需要知道的是,在大多数大公司内部,人力资源团队(HR)和招聘部门(例如工程师)之间存在着非常大的的分歧。通常,其实是HR在Indeed上发布招聘信息。

不幸的是,人力资源部门里面并没有工程师,所以他们无法很好地辨别哪些候选人真正有能力,哪些人没有。HR只知道如何筛选简历,也就是说,他们会看你是否来自一所好学校(比如斯坦福)或以前在一家大公司工作(比如谷歌)。

这就是你的命中率为2-3%的残酷真相:HR无法辨别好、坏训练营之间的区别。所以他们只好默认说所有的训练营都是“坏”的,因为他们不想浪费工程团队的时间来辨别可能不是很好的训练营毕业生。这种事我见过很多次了。

幸运的是:大多数工程团队都知道他们的HR无法筛选出合适的人选。因此,最好的工程团队会通过他们自己的人际网络和渠道来招人,而不是通过求职网站。而我给你的最好的建议是:多参加工程师举办的机器学习聚会。这没什么难度:只需要去meetup.com网站,找到看起来不错的聚会,然后去参加就行了。

你很快就会发现哪些活动有价值,哪些没有。拓展你的人际关系网络是有很多益处的,提出聪明的问题,尝试进行有益的对话,就一定会在聊天时听到“我们正在招聘”的消息。

面试

简单地说:求职面试是一种残酷的,神秘的仪式。每个公司的流程都不一样,并且每家公司都认为它的面试才是真正的面试。

有很多方法可以在面试中表现得更好,但最好的方法是多参加面试。所以我让你参加聚会的建议也会帮助到你:面试得越多,你就会越好。 即使你毁了第一个,你也会像掌握其他技能那样,在日后参加面试的经历中慢慢学会如何面试。

最后,我很遗憾求职系统被如此对待。我知道这对职场新手来说特别难,也不公平。但是宝剑锋从磨砺出:在你有1到2年的经验后,那些公司会抢着要你。苦心人,天不负。

相关报道:

https://towardsdatascience.com/what-no-one-will-tell-you-about-data-science-job-applications-bff2d4b5e983

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/31562039/viewspace-2638473/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/31562039/viewspace-2638473/

这篇关于嘘!这有几条没人会告诉你的数据科学求职秘密的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/718881

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者