明明学了统计专业, 为什么还找不到Data的工作?!
关于Data Scientist的真实身份，推特上流传着这样的调侃：
“A Data scientist is statistician who lives in SF”
数据科学家就是住在旧金山的统计学家
“Data Science is statistics on a Mac”
数据科学就是在Mac上做统计
（调侃数据科学家喜欢用Mac系统）
虽然没明白这到底是在“黑”数据科学家，还是在“黑”统计学家，但它反映出了一个事实：数据科学和统计学之间有着不可分割的联系。
也正因如此，许多统计专业的毕业生自然把求职目标放在了机会多、薪资高的数据科学家、数据分析师等Data岗位上。
然而，事实却无比残酷。
许多统计小伙伴在网上抱怨：
“根本找不到对口工作！
PHD都愁，我们这些本硕更是瑟瑟发抖…”
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为什么和Data岗位非常match的统计专业毕业生找工作这么难？
我们采访了微软资深工程师，来听听他的分析！
面试官：Arthur
微软软件工程师、面试官，在机器学习、数据库、SQL等领域具有丰富的工作经验。从事数据科学求职培训多年，已帮助数百名同学进入中美一线公司。
（以下内容为Arthur老师采访整理）
01 Data岗位面试不止考统计
统计专业同学找工作受挫很重要的一个原因，就是Data岗位面试，不止考统计知识。
数据科学是一个交叉领域，起到的是一个引领和串合的作用，对于一个团队来说是非常重要的，这也意味着你需要成为“多面手”。
统计学专业同学求职数据类岗位，比起其他转专业的小伙伴来说确实已经赢在了起跑线上。然而，从上图中我们也看到，在数据科学的核心技能中，数学和统计只占了约1/3的比重而已。
而其他任何一项，都缺一不可。比如，求职数据岗位，编程是逃不过的。
虽说大部分学多统计专业的小伙伴，在学校里或多或少都会修一些编程相关的课程，不过目前大学主要还是学R（偏统计的语言）。但在美国面试data岗位，更多的考察的还是python或SQL（当然也会有一部分公司面R）。
而且，求职不同的数据岗位，对编程能力也有不同程度的要求：
- Business Analyst对coding的要求最低。面试时，考的更多是SQL和沟通能力，具体说是case study的能力。
- Data Scientist职位的coding难度高一点，一线公司DS的编程面试，相当于二线公司SDE编程面试难度，即降一个难度层级。该职位还要求应聘者拥有机器学习相关的知识和技能。
- Data Engineer的coding难度更高，一般要达到软件工程师80%以上的水平。但是对于机器学习的相关背景要求没有DS要求那样高。
我的一个学生是明尼苏达双城的统计本科毕业的，虽然研究生读了DS专业，虽算科班出身，但是项目只有一年，各方面还有明显的短板。
他面过10+家公司，除了被考过五花八门的SQL题，还曾经在某个金融公司的onsite上，遇到了hard级别的编程题，直接傻眼。
意识到问题后，他花了很多时间系统地提升编程能力，消除自己的短板，最终顺利拿到了明星独角兽wish的offer。
所以说，求职Data的小伙伴们，每一个方面的知识大家都要掌握好，不能存在侥幸心理，觉得自己有一两个弱项不会影响大局。有一个短板，说不定就和dream company失之交臂了。
02 缺乏工业界实战经验
Data类的工作内容，更像是帮助公司解决一个商业问题。面试中会有相当比例的case interview，面试官也非常看重求职者是否有丰富的实战经验。
对于许多统计，或者是转专业的小伙伴们来说，如果没有相应的经验和知识，很难在面试中impress到面试官。
相反，如果你的简历上有该公司正在使用或者计划要用的技术，那面试官就会很感兴趣。
所以，对于还没有工作的应届生来说，首先，一定要提早开始找实习。拥有丰富实习经历的求职者，对于面试官和公司来说可信度更高，也能更快上手、适应工作。
其次，大家课余时间也要多去做一些和工业界靠的更近的数据分析项目，尤其多做一些Big Data和AI平台上的项目，会大大增加自己的竞争力（Hadoop、Apache Spark和Tensorflow等）。
我还有一个学生是SMU的统计硕士毕业，能力很强，毕业了想找数据岗位工作的时候，才发自己没有相关的实习和项目经验。
于是我就带着他做了几个推荐系统和NLP的项目，帮助他把理论知识运用到实际操作中，比如一些模型的参数是这样设计和调试的，对用户和业务会带来什么样的影响。
这些项目不管是在简历中还是面试中，都能加分很多。后来，他也是很顺利拿到了Insikt的数据分析师offer。
其实，以上Arthur老师提到的2位成功求职的同学都是来Offer Data班的学员！不止是他们来Offer已经帮助许多来自不同基础、背景的留学生斩获心仪的Data offer！
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