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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
作者 Kelly Peng 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权
中国小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在数据科学求职过程中的心得和体会。
# 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。
# 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。
# 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。
# 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） https://www.coursera.org/specializations/statistics
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 https://www.udacity.com/course/ab-testing--ud257
· 微软的KDD论文和课件 http://www.kdd.org/kdd2017/accepted-papers 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 https://exp-platform.com/2017abtestingtutorial/
· 企业科技博客，比如Airbnb数据科学博客 https://medium.com/airbnb-engineering/data/home
机器学习
· Coursera 机器学习课程，斯坦福大学，吴恩达主讲 https://www.coursera.org/learn/machine-learning
· 书籍 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R 我们在Galvanize使用的教科书之一
· 书籍 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 https://www.coursera.org/specializations/data-science-python
基本编程算法
· HackerRank https://www.hackerrank.com/ 入门级
· LeetCode： https://leetcode.com/ 针对初中级问题
· 书籍 Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions (使用Java)
Python数据操作（Pandas，Numpy）
· Datacamp
提示：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
· 我很少用到R语言，在面试中你可以使用R语言或Python。
SQL
· Mode Analytics SQL Tutorial https://community.modeanalytics.com/sql/tutorial/introduction-to-sql/ 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/业务理解
· 书籍 Case in point Cracking the PM interview Decode and conquer
一般面试问题
· Lynda Raynier的Youtube频道 对一般的面试题很有帮助。
其他资源
· 企业科技博客 Airbnb、Uber、LinkedIn、Netflix、Lyft、Pinterest、Stitch Fix、Quora、Yelp 等 很好的学习资源。
· 在技术面试前收集Glassdoor公司的面试问。
# 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。“ ——《当幸福来敲门》
原文链接： https://towardsdatascience.com/how-to-land-a-data-scientist-job-at-your-dream-company-my-journey-to-airbnb-f6a1e99892e8
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