我读书多，教你怎么成为一个Data Scientist！
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导读
“ Data Scientist” 被Harvard Business Review 评为21世纪最性感的职业之一，麦肯锡预测全球将有超过1.5个million的空缺职位。
Jackie导师用自身清晰规划了的经历和Oracle Data Scientist的offer告诉我们该如何合理安排校内外的学业与项目才能进入Data Science这个炙手可热的行业。
请简单介绍下您现在的工作?
我现在是在Oracle的R&D工作， 做data scientist。
我现在在oracle data cloud部门工作，主要负责以data为中心的云端处理。平时的工作以数据处理偏多，而且组里的人员结构大部分是博士和博士后，所以大家对数据处理都比较重视和有信心。一般的数据分析流程是购买数据-对购买来的数据进行整合-进行后续分析，其中包括运用machine learning和纯数学模型进行建模。简而言之就是数据收集和建模验证。
从入职到现在我觉得一个比较有挑战的方面是对公司的资源达到一个全面的了解从而能更优化的整合运用资源来快速提出解决方案。Oracle在帮助我了解公司资源方面也有很好投入，比如跟老板每周一对一的定时开会，及时跟进工作流程，再比如积极参加公司的大会了解公司整体进程。在刚入职的两个月我老板先给我了一些零碎的projects练手，上手后再进行大的项目。
您是如何为此做准备的?
我大一大二是在交大主修CS&EE交大，大三大四以及研究生阶段在密歇根读的工业工程专业（IOE，Industrial & Operation Engineering）。
IOE的跨度比较广，比如说有设计到supply chain, operations, manufacturing以及computation。 在学了一些偏数据处理方向课程后对data越来越感兴趣，再加上大一大二积累的编程基础，就很自然的想往data scientist方向发展了。
课程方面，在校内我学过probability, time series modeling, statistics, machine learning。同时根据project的需求，我自学了R等语言。整体感觉工程学院教的内容偏理论，虽然涉及应用方面不多，但是有了扎实的理论基础后学习应用程序上手会很快。
如何规划出对有优势的背景经历
对于machine learning的methodology的优缺点要有比较好的了解。 数学功底也要好，因为在建模过程中会涉及到大量的数学知识。
对于校内接触的课程，我觉得本科阶段上的课会更贴近工业界的需求。虽然本科阶段学习的内容较为基础，但是在做项目时因为有来自时间，技术和成本上的控制，所以本科阶段学到的简单模型在工业界被运用的更为广泛。研究生阶段学到的内容我在R&D工作时用的比较多。
但是课内所学到的技能是远远不能Cover面试Data Scientist时需要的内容。我建议在课程的基础上，多做一些项目和实习。我是先找不同的教授做Research/Project来积累经验，这对之后找实习的过程也非常有用，既完善了简历，又提供了很好的谈资。 举个例子，我之前跟商学院的教授有做过关于如何降低Amazon仓库储存成本，提升物流配送效率的课题。
这个经历让我学会了如何 用Linear Programming编程出Supply Chain的知识点，处理Raw Data，以及如何进行数据与方程的结合。这些经历都是在实际工作中会遇到的，所以是个很好的锻炼。我也在Cummins和American Express实习过，实习的作用一方面是巩固知识技能，另一方面就是锻炼人际交往能力等Soft Skills。
所以我觉得拥有好的编程能力和数学能力，有实际的项目经历，加上对Industry做的方向有一定的了解会对申请Data Scientist的职位带来一定的优势。
找工作时做了哪些准备? 通过什么渠道
我觉得最有效的渠道有两条，一个是充分利用career fair，另外一个是积极的找refer。
Career Fair
我会提前做好准备，挑选出合适的公司，合理安排时间，对公司进行research以及了解最近的新闻。进行信息总和后再排序。 在career fair上，准备一个好的elevator pitch的重要性我就不多说了。我觉得一个好的elevator pitch不光光是一味的讲公司的内容，而是一定要结合自身背景经历和公司背景来突出自己。同时要着重于介绍自己的accomplishments有哪些，而不是自己做项目的流程。
Refer
找学长学姐refer也是一条很有效的求职渠道。我比较建议去问学长学姐他们公司里最近有哪些组在招人，然后直接内推到相对应组的hiring manager那儿。这样会比让学长学姐们直接把你的简历放到referral pool里会高效的多。 而且要多跟学长和学姐做social network, 主动的去联系他们，明确的告诉他们你在找工作，找什么工作，可以问下有没有opening, 能不能refer等。
Oracle 公司的面试有哪些与众不同
面试一共分为3轮，主要是一个逐渐了解candidates的一个过程，第一轮以behavior和过简历为主。
On-site那一轮技术面含量会有所增加，我被问到了几个白板问题。 比如说用什么样的数据去预测星巴克2015年的销售量。我觉得在回答这些没有标准答案的问题时最重要的是把自己的思路清晰的展现给面试官，分点说明，并且每个答案都要自圆其说。
同时在回答问题时，最好能放松心情，把面试官当成你的同事，把面试过程变成一个轻松的conversation。这样能给面试官留下你会是一个比较容易合作的同事的印象。
看到了学员身上有哪些共性的问题?
回答behavior问题的时候跟自身的结合度不够。
比如说回答“Why do you want to work for XXX company”时，很多人会千篇一律的回答贵公司是500强，贵公司在这个领域是佼佼者等。这样的回答就无法突出自己，同时面试官也无法从这个回答中对你有进一步的了解。一个好的回答一定要结合自身，比如提及为什么自己的背景适合这家公司，自己能带来哪些benefits。
您给学员带来最大的帮助是什么?
我可以帮助学员培养面试答题的技巧。如果自身的简历很不错，我会进一步的教如何控制语音语调，如何进行更高效的交流，以及如何回答common question。
比如在我的第二节课，我会具体教学员如何回答常见的面试问题，在第四第五节课是我会陪学员mock interview。
不要怕失败，要一直去尝试。有的时候觉得自己每天投了20份简历已经很多了，但其实很多人每天会投50份甚至更多。坚持下去一定会有好的结果的。 其次要时常总结自己在面试时遇到的问题和经验，提升自己的面试技巧。
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