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如何招聘一個數據分析大牛
2014-12-15
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如何招聘一個數據分析大牛 


招聘中最難的就是招聘最新熱門職業人才了，就像在1954年你要招聘硅半導體專家，那時晶體管還沒面市；或者1996年的時候招聘HTML專家，那時的SGML專家不是在政府部門就是在出版商。
 
而最近兩年，“數據科學家”成了許多公司必須雇傭的人才之一，而就我自己來說，為了建立Bright Score，一個為媒體和公眾提供有趣數據的商業實驗室（Bright Labs），我招聘的團隊成員包括一位前核物理學家、神經學家、地理學家、天體物理學家以及一位機械工程師。
 
他們都沒有現成的數據分析工作經驗，但是他們都花了很多個小時從事研究、實驗、分析、解決真實世界的問題。而且他們的工作成果經受住了同行的嚴厲批判并成功發行在學術刊物上，當然這是我自己給自己公司招數據分析家的套路，那你們應該遵循什么準則呢？

首先，什么是數據分析家？
 
一個Hadoop專家，很多招聘經理都需要這樣一個專家；一個機器學習專家; 一個Kagglers賬號
 
我個人把數據分析家定義為足夠了解編程、系統管理、非結構化數據變得可操作、數據實際產品化的人選。而且他還得有足夠的可視化和溝通技巧讓別人明白他在做什么。目前發現去LinkedIn 搜索“Data Scientist.”是最沒有效果的一種方式，因為數據科學算是一個新興領域， 你想找個有5年數據分析經驗的人才是不存在的。
 
著名的銀行劫匪Willie Sutton曾說過，“我搶劫銀行是因為我知道那里有錢”，而你如果想找個數據分析科學家，你可以去學術界的博士、博士后機構看看，因為他們為了趕上日新月夜的學術變化，也許會比一般人努里兩倍，為了防止誤聘到學術懶蟲，你可以問他們一些問題再決定要不要聘請他：

1）“可以列舉一些你作為第一作者發表的論文嗎？”
 
我們需要一些可以完成冗長、復雜任務的人才，而要出版一個遭受住同行批判的論文是需要花很多心思的，因為同行們可以躲在匿名墻后拼命批判和指責你的任何紕漏。
 
2）“列舉一些你寫給別人在使用的代碼？”
 
學術界理論很多但我們需要實用的理論，測試一個代碼好不好的最佳方法就是看看有沒有超過兩個人在使用它。
 
3）“列舉一些你在論文中用到的統計分析方法?”
 
能從基礎級別懂得統計概念的最好，每個人都能在Excel表格中列出一連串的方差分析，但是不是最好的方法，有沒有被數據困住，結果是否簡單明了都是需要考究的問題。
 
最后在各種期刊或草案之中找到的分析巨星比自由學術員靠譜，前者更便宜也更內行。


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