想成为数据科学家，非得读个PhD吗?
“想要求职data scientist，是不是必须得有博士学历？”
相信许多求职者都有以上疑惑。
其实不然，许多来Offer(www.laioffer.com)的学员，都是以本科/研究生学历，甚至是应届毕业生的身份，成功斩获data scientist offer。
今天要跟我们分享求职经验的Jacky同学，就是这样一个“活生生”的例子。
他将用亲身经历告诉我们，非PhD、New grad也能成为一名合格的data scientist！
作者介绍：
Jacky Chen
研究生就读于密歇根大学信息科学专业。在来Offer的帮助下，以new grad的身份成功取得Western Union和Guidewire Software的Data Scientist offer。
大家好！我是Jacky，我在研究生毕业之前报名了来Offer的data班，并最终成功斩获了2个offer！
以下是我总结的几点Data Scientist求职干货，希望对大家的求职有所帮助！
01 | 没有PhD学位，也能成为硬核数据科学家！
相信很多本科/研究生求职者都有这样的疑惑：大部分data scientist岗位都要求有PhD学位，我是不是凉凉了？
其实，之所以很多公司对于DS岗位有PhD的要求，是因为很多data science方向的项目都没有很清晰的scope，也没有常规的解决方法，因此非常需要像PhD这样，清晰的逻辑、过人的research能力、以及解决问题的能力。
但是，即使你没有PhD degree，只要能在面试中向面试官充分展现出以上能力，就能大大提高成功率。
比如，在面试描述项目的时候，通常大家都只会讲述项目的过程和结果，但往往会忽略向面试官解释：
- 为什么要这样清理数据？
- 选择了什么变量？为什么？
- 为什么选择这个模型？
- 后来对模型进行了什么改进？
- ……
如果能在描述是考虑到以上这些，可以有助于让面试官觉得你逻辑严谨，清晰有条理。
而且，现在各行各业对data scientist的需求都很高，只要你能打下良好的数理/统计基础，掌握一定的编程实力，同时积累一定的实战项目经验，不管是有没有PhD学位“加持”，都会受到面试官的青睐！
02 | 学校的知识，可能并不能满足面试官对你的期待
我是信息科学专业毕业的，本科也学过统计。你们也许会问，我的背景跟data岗位这么match，该学的学校都教了，找起工作来岂不是很容易？
其实并不是这样。我觉得如果仅仅靠学校教的知识去求职，是不够的。
工作之后，我发现工业界的实际工作内容，和学校教的内容差别很大（学校内容可能只占了20%-30%左右）。因此，如果能在课外多积累实战经验，多动手做几个和工业界接轨的project，能为你加分不少。因为这样能让面试官信服你有解决实际问题的能力，并且能成为一个好的工作伙伴。
拿我自己的经历举例，虽然我在学校里也学了很多机器学习的内容，但是跟着来Offer data班做了几个project之后，我就发现很多工业界写的代码，是我之前完全无法想象的。
比如机器学习中的class imbalance问题：当正样本和负样本的比例不均衡的时候，模型就需要特殊的方法去处理。在面试中，很多面试官都会问到这个问题。
我之前在学校做项目的时候，从来不会出现这个问题，因为学校的数据都是老师整理过的。但实际上，这个问题在工业界经常出现。
当时data班的Logan老师就给我看他了的Jupyter notebook（一种编程工具），上面提供了几种方法去解决这个问题，对我的帮助非常大。
03 | 明确求职目标，有针对性地准备
相信一些小伙伴们在求职data岗位的时候会比较迷茫。因为data岗位方向很多，而且光Data Scientist这个title就很宽泛，不同公司做的内容也是五花八门的。
所以我的建议是，大家在求职前期，花时间好好想一想自己的求职方向到底是什么？自己的兴趣、背景、skillset与什么岗位更契合？想明白之后，再开始有针对性的准备，这样我认为比较节省时间。
如果更偏产品方向，那就需要提高自己的product sense，多做case study。如果是机器学习方向，那么就要花时间熟悉机器学习模型，模型评估的方法等等。
当然，如果你对多个方向都感兴趣，当然也是可以的。不过最好针对不同的求职岗位，准备不同版本的简历。
E/N/D
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