作者Renato Boemer，Renato Boemer

所以，你研究數據科學已經有一段時間了，現在你期待著下一步：找到你的第一份工作，成為一名數據科學家。然而，如果這不是你的第一份工作，那么這可能是你第一次申請一個與你之前的職業無關的角色。那么，為什么不從別人的錯誤中吸取教訓呢？

在我關于將職業生涯轉向DataScience的帖子中，我從DataQuest的在線學習開始。然后，今年早些時候，我做出了我職業生涯中最好的決定之一：我報名參加了Le Wagon訓練營--我還為此寫了《使徒行者》。盡管訓練營本質上是密集的，但任何職業轉變中最困難的部分是找到你的“第一份工作”。

最近，我加入了一家名為NextDoore的公司，是一家總部位于英國倫敦的數據科學家。但我找到第一份數據科學家工作的過程絕非易事。我已經申請了50多個角色，做了幾次面試，其中一些是純粹的技術或包括現場編碼。在此期間，我學到了很多，我想分享五個可以幫助你找到第一份數據科學家工作的技巧：

1-自我意識

這似乎很明顯，但不幸的是，識別你不知道的東西并不容易。更糟糕的是，你可能認為你知道，但你不知道。讓我舉一個例子：在訓練營期間，我使用SCIKIT-Learn的logistic回歸創建了幾個機器學習模型。我幾乎直觀地調優了懲罰參數，特別是在L1和L2之間，它們分別指套索和脊。到目前為止還好。

在我的第一次面試中，我決定加入這些概念來展示一些知識，但事與愿違。當我試圖解釋這種差異時，我意識到我知道如何應用它們，但我不明白背后的概念（更不用說數學了）。不用說，我沒有得到那份工作。在這里，我的建議是深入研究一些項目，直到您逐行了解您的代碼。試著在模擬面試中向其他同事解釋為什么你選擇了每個模型和參數。在去面試之前你會注意到許多可以填補的空白。這樣做，你也會聽起來流利地使用正確的術語，并感到自信地解釋你的工作。

2-向別人學習

如果你真的想在你的頭幾個月里找到一份數據科學家的工作，那么你應該向那些有很多經驗的人學習。老師和助教是很好的信息來源，所以每天都和他們說話。問一個關于招聘流程、面試以及如何管理與招聘人員的對話的問題，以了解更多關于公司和角色的信息。

另外，我和另外兩個訓練營的校友一起創建了一個slack頻道。在這個頻道中，我們分享我們的簡歷、求職信、面試和測試的反饋。我們討論了面試問題和答案，我們總是分享我們的代碼和筆記本來幫助對方。不要害怕分享你的工作，而是學會一起工作。畢竟，你的目標是一樣的：盡快成為一名數據科學家。

3-學習動機大于編碼技能

你沒有數據科學家的“商業經驗”，這應該會讓任何招聘人員感到驚訝。只要看一下你的簡歷，任何人都能看出你正在尋找你的第一份工作。也就是說，不要試圖把自己推銷為專家數據科學家（來自Kaggle projects)，這不是你現階段最有價值的技能。

在我得到Nextdoor的工作機會后，人力資源經理給了我八次面試的反饋。它可以概括為一個“贊成”和一個“反對”：我渴望學習，但我沒有編碼經驗。我所學到的是，招聘經理正在尋找那些熱衷于學習新事物并跟上行業的人。

所以，表現出你是一個好奇的人，你喜歡學習數據相關主題的過程，你每天都在練習編碼。展示你對數據、計算機科學、統計學領域的熱情。您對持續學習的動機和承諾將（而且應該）超過您當前的編碼技能。

4-知道你想要什么

在沒有經歷過的情況下知道自己想要什么有點抽象。你怎么知道你想成為一名數據科學家，而不是機器學習工程師、數據工程師或數據分析師？起初，所有這些職位看起來都很相似，也許你會接受其中任何一個作為你的第一份工作。嗯，我一開始就是這么想的，這是個錯誤。

求職階段的關鍵區別在于面試的準備。如果你知道你想要一份數據科學家的工作，請確保你確切地知道數據科學家是做什么的。當你研究的時候，一些細微差別會開始凸顯出來。例如，數據科學家傾向于不使用數據分析師使用的Tableau或數據工程師使用的Docker。您不必開發廣泛的數據科學知識，相反，您可以提高您在新工作中所需的深度。一些例子包括Pandas、Numpy、Scikit-learn線性和logistic回歸、matplotlib和Seaborn。如果你掌握了這些，我相信你很快就會得到一份數據科學家的工作。

5-習慣拒絕

我怎么強調都不為過：請習慣被招聘人員、招聘經理和公司拒絕。在尋找第一份數據科學家工作的過程開始時，你的積極性很高，沒有什么能阻止你。

然而，隨著幾周時間的流逝，拒絕信不斷出現在你的收件箱里，你的動力水平不可避免地崩潰了。有很多數據科學家的角色，以及越來越多的候選人。此外，招聘過程很慢，但從候選人的角度來看要慢得多。我在新工作兩個月后收到了拒絕的電子郵件。不管怎樣，被拒絕是很自然的。

一個讓你的動機保持高昂的想法是與一群正在經歷同樣過程的朋友分享。就像我之前說過的，與其他校友建立一個松弛的渠道，分享你的挫折。我相信他們也在經歷同樣的事情。這一點很重要，因為您會注意到您在編碼方面并不是垃圾，這只是時間、一致性和努力的問題。

永不放棄！