据劳工部上周发布的最新数据显示，在刚刚过去的8月份，纽约失业率大大降低！私人部门的就业人数增加了近10万！
在招聘回暖的大环境下，科技公司也有了很多新动静：
比如，上个月，大佬亚马逊率先在在纽约扩招2000个技术岗！
亚马逊还表示：在接下来几个月，打算在全美范围内在招33000人！平均年薪高达15万美金！
另外一边的华尔街也十分热闹，光是9月份，就有12家科技独角兽确认上市计划！
在这12家公司里，有一大半公司都是人工智能、大数据、云计算类公司，比如Snowflake，Amwell，Unity Software，Sumo Logic，Vituru Limited等。
得益于疫情带来的企业数字化增长，数据类公司和职位发展迎来黄金期，各行各业都在狂招Data岗位：
看着这么多的机会，你是不是已经按耐不住自己求职的心情？
且慢！今年的Data岗招聘，充满了很多隐藏“雷区”！在求职之前，你真的了解这些吗？
1
Data岗面试编程成必考？
且难度增加！
据最近接受面试的小伙伴们反应：Data岗的技术面试越来越难。
以金融行业为例，高盛和摩根大通近期纷纷宣布，以后招聘Banking Analyst相关的职位，求职者必须得会编程。
（截图来自efinancialcareers, 版权归其作者所有）
以科技行业为例，有网友爆料：亚马逊的Business Analyst岗位面试考的编程题都是hard level：
（截图来自Blind论坛, 版权归其作者所有）
题目难就算了，疫情期间很多公司都把面试形式改为VO线上面试
（并且目测这样的形式会一直延续到明年），让很多求职者叫苦连天，感到不适应。

Data岗的技术面试有多难？该如何准备？
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2
做不出Case Study统统不要？
大公司offer越来越难拿！
作为秋招之光、捞人大户，亚马逊想必是很多小伙伴心中的上岸稻草。
不过时代变了，现在已经不是几年前那个“是个人就能进亚麻” 的年代了。

面试官越来越注重求职者有没有业界相关的项目/实习经历和分析能力 —— 而检验这一点的方式，就是通过Case Study考核。
比如，亚马逊非常喜欢考的一道Case Study题目就是：“如何建立一个给亚马逊用户推送商品的推荐系统？”
（截图来自FLAGbbs论坛, 版权归其作者所有）
面试时遇到这样的题你该如何回答？
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3
回国求职也辛酸...
近年来，随着海归人数的增加，一毕业就回国的海归们在找工作上面临着更大的挑战，除了要和872万国内应届生一起竞争岗位外，还要做好薪资与预期存在差距的准备。
另外，听说国内热门大厂腾讯、字节的笔试关也是real难通过。据统计：
  • 腾讯秋招笔试通过率不足15%
  • 字节跳动通过率不足25%
  • 滴滴出行笔试通过率为18.2%
我应该回国求职还是留美求职？
国内外的Data岗求职有何不同？
不同Data岗的面试该如何准备？
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的独家求职准备攻略！
悄悄说一句：
Nathan老师指导过的留学生，
在疫情期间，也屡屡斩获
国内外知名大厂的Data Offer！
（截图来自Nathan老师指导过的留学生的微信）
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4
他们，都是如何拿到
心仪的data岗offer的？
虽然面试要求越来越高，但有这样一群留学生却能在这样极具挑战的求职市场中逆风翻盘，屡屡斩获Data offer：
向上滑动阅览
此为来Offer data班部分offer榜，
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他们就是硅谷IT黄埔军校 —— 来Offer
的学员！

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1. 本课程分商业分析师、数据科学家两大track。一门课程，双倍资源，同学们可以选择喜欢的就职方向学习。
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3.  针对各大公司技术面试日益变难的趋势，本课程的任课老师将教同学们面试最常见、业界最受用的编程知识。即使没有任何编程基础，老师也会带着同学们手把手从零开始写code
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4. 授课团队由Google, Facebook, Airbnb等一线科技资深Data Scientist和McKinsey, Hortonworks等顶级科技/咨询公司的资深Data Analyst、Business Analyst组成。
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