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「 Data Scientist」 被Harvard Business Review 評為21世紀最性感的職業之一，麥肯錫預測全球將有超過1.5個million的空缺職位。
Jackie導師用自身清晰規劃了的經歷和Oracle Data Scientist的offer告訴我們該如何合理安排校內外的學業與項目才能進入Data Science這個炙手可熱的行業。我現在是在Oracle的R&D工作， 做data scientist。
我現在在oracle data cloud部門工作，主要負責以data為中心的雲端處理。平時的工作以數據處理偏多，而且組裡的人員結構大部分是博士和博士後，所以大家對數據處理都比較重視和有信心。一般的數據分析流程是購買數據-對購買來的數據進行整合-進行後續分析，其中包括運用machine learning和純數學模型進行建模。簡而言之就是數據收集和建模驗證。
從入職到現在我覺得一個比較有挑戰的方面是對公司的資源達到一個全面的了解從而能更優化的整合運用資源來快速提出解決方案。Oracle在幫助我了解公司資源方面也有很好投入，比如跟老闆每周一對一的定時開會，及時跟進工作流程，再比如積極參加公司的大會了解公司整體進程。在剛入職的兩個月我老闆先給我了一些零碎的projects練手，上手後再進行大的項目。
我大一大二是在交大主修CS&EE交大，大三大四以及研究生階段在密西根讀的工業工程專業（IOE，Industrial & Operation Engineering）。
IOE的跨度比較廣，比如說有設計到supply chain, operations, manufacturing以及computation。 在學了一些偏數據處理方向課程後對data越來越感興趣，再加上大一大二積累的編程基礎，就很自然的想往data scientist方向發展了。
課程方面，在校內我學過probability, time series modeling, statistics, machine learning。同時根據project的需求，我自學了R等語言。整體感覺工程學院教的內容偏理論，雖然涉及應用方面不多，但是有了紮實的理論基礎後學習應用程式上手會很快。
對於machine learning的methodology的優缺點要有比較好的了解。 數學功底也要好，因為在建模過程中會涉及到大量的數學知識。
對於校內接觸的課程，我覺得本科階段上的課會更貼近工業界的需求。雖然本科階段學習的內容較為基礎，但是在做項目時因為有來自時間，技術和成本上的控制，所以本科階段學到的簡單模型在工業界被運用的更為廣泛。研究生階段學到的內容我在R&D工作時用的比較多。
但是課內所學到的技能是遠遠不能Cover面試Data Scientist時需要的內容。我建議在課程的基礎上，多做一些項目和實習。我是先找不同的教授做Research/Project來積累經驗，這對之後找實習的過程也非常有用，既完善了簡歷，又提供了很好的談資。 舉個例子，我之前跟商學院的教授有做過關於如何降低Amazon倉庫儲存成本，提升物流配送效率的課題。
這個經歷讓我學會了如何 用Linear Programming編程出Supply Chain的知識點，處理Raw Data，以及如何進行數據與方程的結合。這些經歷都是在實際工作中會遇到的，所以是個很好的鍛鍊。我也在Cummins和American Express實習過，實習的作用一方面是鞏固知識技能，另一方面就是鍛鍊人際交往能力等Soft Skills。
所以我覺得擁有好的編程能力和數學能力，有實際的項目經歷，加上對Industry做的方向有一定的了解會對申請Data Scientist的職位帶來一定的優勢。
我覺得最有效的渠道有兩條，一個是充分利用career fair，另外一個是積極的找refer。
Career Fair
我會提前做好準備，挑選出合適的公司，合理安排時間，對公司進行research以及了解最近的新聞。進行信息總和後再排序。 在career fair上，準備一個好的elevator pitch的重要性我就不多說了。我覺得一個好的elevator pitch不光光是一味的講公司的內容，而是一定要結合自身背景經歷和公司背景來突出自己。同時要著重於介紹自己的accomplishments有哪些，而不是自己做項目的流程。
Refer
找學長學姐refer也是一條很有效的求職渠道。我比較建議去問學長學姐他們公司裡最近有哪些組在招人，然後直接內推到相對應組的hiring manager那兒。這樣會比讓學長學姐們直接把你的簡歷放到referral pool裡會高效的多。 而且要多跟學長和學姐做social network, 主動的去聯繫他們，明確的告訴他們你在找工作，找什麼工作，可以問下有沒有opening, 能不能refer等。
面試一共分為3輪，主要是一個逐漸了解candidates的一個過程，第一輪以behavior和過簡歷為主。
On-site那一輪技術面含量會有所增加，我被問到了幾個白板問題。 比如說用什麼樣的數據去預測星巴克2015年的銷售量。我覺得在回答這些沒有標準答案的問題時最重要的是把自己的思路清晰的展現給面試官，分點說明，並且每個答案都要自圓其說。
同時在回答問題時，最好能放鬆心情，把面試官當成你的同事，把面試過程變成一個輕鬆的conversation。這樣能給面試官留下你會是一個比較容易合作的同事的印象。
回答behavior問題的時候跟自身的結合度不夠。
比如說回答「Why do you want to work for XXX company」時，很多人會千篇一律的回答貴公司是500強，貴公司在這個領域是佼佼者等。這樣的回答就無法突出自己，同時面試官也無法從這個回答中對你有進一步的了解。一個好的回答一定要結合自身，比如提及為什麼自己的背景適合這家公司，自己能帶來哪些benefits。
我可以幫助學員培養面試答題的技巧。如果自身的簡歷很不錯，我會進一步的教如何控制語音語調，如何進行更高效的交流，以及如何回答common question。
比如在我的第二節課，我會具體教學員如何回答常見的面試問題，在第四第五節課是我會陪學員mock interview。
不要怕失敗，要一直去嘗試。有的時候覺得自己每天投了20份簡歷已經很多了，但其實很多人每天會投50份甚至更多。堅持下去一定會有好的結果的。 其次要時常總結自己在面試時遇到的問題和經驗，提升自己的面試技巧。
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