如何通过改LinkedIn Profile拿到一份数据科学的offer?
Quora上有道问题引来人们关注:
如何通过改善自己的LinkedIn档案拿到一份数据科学的offer?
数据科学家被称为“The Sexiest Job of the 21st Century”,近年来受到追捧的原因可想而知:
1. 6位数的工资:在这个职位,拿6位数工资是再正常不过的事情,年薪中位数高达$93,000
2. 工作机会指数级增长:美国劳工统计局预测,到明年,对数据科学家的需求将超过供应量50–60%。
因此,针对quora上这道很多人都关心的问题,许多人展开了讨论,一些大神也纷纷倾囊相授,给出了自己的建议。
首先,是LinkedIn形式上的建议:
Tip1:要有一个能为自己代言的headline
Headline位于你的LinkedIn Profile Name下方,主要的作用就是:1句话介绍你自己。
写Headline的时候要尊崇2大原则:
1. 吸睛原则:想象一下,如果你在乘电梯的时候遇到了一位recruiter,你只有30秒的时间与他交谈,你会如何跟他介绍自己?
2. 说明白原则:在描述时,保持简单易懂,让“外行人”帮你检查一下,看他们读完后,是否能马上明白你的特长、你能做什么。
Tip2:如果上过相关课程,一定要在profile上体现出来
Data Science是一门新兴学科,许多学校都没有这个专业,也没有系统的课程。因此,Data Scientist接受职前培训,已不是什么稀奇事。
据调查显示,40%的data scientist都在LinkedIn上公布,自己上过online培训类的课程。
如果你上过任何data science相关的课程/培训班,一定要在education栏体现。并把你在课上学到的topic一一列出。
Tip3:重要!学好coding,至少在skill栏写一项编程技能
有好几个回答都不约而同地建议求职者们学好coding,并把会的语言列出来。
可能有人会问,为什么做data scientist需要懂编程?
简单来说就是:工作需要。
几乎所有数据科学家,都至少会Python,SQL,R和Bash / Command Line中的一种,具体所需的编程语言会因公司而异。
可能有人会问,那找Data工作和找程序员工作有什么区别?
就面试层面来说,Data岗位的面试,更重视对coding基本题的掌握,较少出现难题和偏题。
另外,Data岗的coding面试轮次少于程序员, 一般只有2轮(程序员一般4轮)。
在求职市场竞争激烈的当下,如果LinkedIn profile里有python、coding等这样的关键字,很容易被HR搜索到,并在Data的求职市场上竞争力加倍。
Tip4:把做过的project都以link的形式发表出来
对于那些上过培训班的同学,一定也都做过data相关的project。
不要单单把你的这些经历写出来,而要“展现”出来,让人看见。
把做过的project上传到Github或Slideshare上,然后生成链接,放在LinkedIn上面。
如果是团队合作完成的project,你要记得写出其它team member的名字,并单独说明你自己在team里的任务,以及用到的tools和techniques。
如果你没有做过任何data science相关的project,许多回答都建议求职者花一些时间去做project,或至少给自己找一些data science problem,然后把自己的解决思路和方案写在profile上。
最后,quora上还有一些关于职业发展的建议:
Tip5:如果无法一步求职成功,也可以“曲线救国”
对于有志成为data scientist的同学,必须要了解一个事实:那就是这个职位放出的entry-level空缺比较少。
很多data scientist都是在其他data岗位上历练1–2年后,再转过来的。
比较常见的career path是从Business/Data Analyst、Data Engineer等职位入门。
不过不要以为以上两个职位就能躺着拿到offer,想成功求职,都是需要掌握编程能力、以及相关的project/case study经验;尤其是找BA类的工作,对英语交流能力的要求更高。
因此,无论寻求何种岗位的工作,都需要好好打磨自己的技术,付出相应的努力。
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