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本帖最后由 sbtswr 于 2019-11-15 08:52 编辑
我跟楼主情况很像，我是7月份刚刚data science毕业，毕业前我也以为会找不到工作因为没有数据分析方面的工作或实习经验，结果没想到开始找工作后三周时间就收到了2个offer(而且2家公司规模都还不算太小大概1000个员工澳洲几个首府以及新西兰都有office这样的，而且起薪对于一个没经验的graduate也还行大概7万base外加Super和bonus)。如果楼主也是跟我一样没经验的话我建议可以投那种要求有基本数据建模能力的data analyst(因为现在data scientist广告大部分都要求比较高，需要好几年经验)，但那种要求只会excel的data analyst就别考虑了。
1. data engineer的话一般不是做数据分析了，如果你大学选修的都是data science的课程那还是投偏向数据分析的会比较好找。
2. SQL一定得会，因为绝大部分企业的数据都是存在SQL数据库的(当然有些公司会用到NoSQL)，你需要通过SQL对不同的table里的数据进行整合和转换变成你想要的格式。我大学也是只有一开始有一门SQL课，之后的课都是老师给CSV文件，所以SQL基本没怎么用后来都忘了。但是我找工作的时候发现几乎所有工作都要求会SQL，所以我花了几天时间好好复习了下SQL,好在做数据分析不需要研究太深的数据库本身的原理，至于database normalisation的知识作为一个graduate应该也是用不到的因为table都是现成的直接用就好。我觉得作为一个graduate你只要会写sql query取数就行了(当然有时候会写的很复杂，因为你数据都是分在不同的table里存的，有时候你可能需要join十几个table,一个套一个)
3.英文沟通能力肯定也得好，毕竟很多情况你做分析不是光看数据就能搞懂的，需要结合domain knowledge，特别是作为新人，这个时候假如某个方面的数据你搞不懂你可能需要找相关部门讨论。
4. 如果楼主在悉尼或墨尔本的话我觉得数据分析工作还是很好找的，尽量不要考虑那种3个月免费实习的(特别是一开始找工作我还遇到一个华人中介要收我$4000然后给介绍一个没有工资的3个月实习，我直接删了中介微信决定自己在seek和linkedin上找)。另外面试这几家公司后我发现他们对成绩不怎么看重，基本面试主要还是问工作经验，我之前虽然没有相关工作经验但我上学的时候有在电脑店打工做电脑维修的经验，然后我就各种扯之前在电脑店工作的时候什么teamwork啊，time management啊，multi-tasking，problem solving之类的soft skill。当然这些不是重点，我觉得我拿到offer的原因应该还是因为technical interview做的不错，那三家公司的technical interview模式都差不多，让你去他们公司电脑上机考试，基本就是SQL以及R或Python，让你从数据库取数据，然后data cleansing，然后建立一个简单的模型，然后看着output的各种数值解释我这个模型还有哪些部分可以提高的，当然还少不了一轮最恶心的behavioural question的interview，这个楼主一定要好好准备，稍微有点规模的公司基本都会问至少几个这种问题，反正连着经过了3次这种面试之后我被问了大概十几个不同的这种问题，比如经典的'Why should we hire you',或者'where do you see yourself in 5 years time' ,'tell me a time when you had conflict with your colleague and how you solved it', 还有什么假如你现在手上有一份非常重要的马上due的task需要完成，这时候你的manager突然又给你安排一个很重要/紧急的任务要你立马完成，你这时候怎么办？
5. 之前理工科的成绩可以写在简历里，在筛选简历的时候也许会有点帮助，不过我觉得对于准别面试更重要的还是复习好coding skill以及是好好想想怎么把之前的工作经验(就算是不相关的)说的好听些吧，另外就是最好做点数据分析方面的个人project，这样也好在面试的时候有东西讲，实在不行也可以去kaggle竞赛试试，不过那里想拿好名次太难了(你要跟全世界的大牛竞争)
另外大学应该没教过Excel，但是如果找data analyst的工作的话大部分也都需要懂一些excel，不用特别高深，但是最常用的一些formula(包括If,ISNA,Vlookup之类的)以及pivot table，filter之类的常用功能一定得会，这些东西都不难大概在家闭关几天就能练熟。
等工作上两年(并且保证这两年晚上和周末在家继续学习data science和数学统计的知识)，过两年就可以考虑跳槽当真正的data scientist了。 |
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