Причина, по которой я пишу этот блог
Я только месяц назад устроился на новую работу в Airbnb специалистом по данным и до сих пор чувствую, что мне слишком повезло, что я здесь. Никто не знает, как сильно я хотел присоединиться к этой компании — у меня перед столом висели фотографии офиса Airbnb; Мои обои для iPhone были установлены как фотография, на которой я стою перед логотипом Airbnb; Я подавал заявки на вакансии в Airbnb четыре раза, но только в последний раз получил ответ от рекрутера…
В прошлом, когда люди спрашивали меня: «В какой компании вы больше всего хотите работать?» Я не осмеливаюсь сказать «Airbnb», потому что, когда я это сказал, мне ответили: «Знаешь, сколько людей хотят там работать? Сколько из них в итоге попало? Давай, будь реалистом».
Результат доказывает, что нет ничего невозможного. Поскольку многие из моих друзей просили меня поделиться своим опытом поиска работы, я думаю, что было бы полезно записать его и поделиться с людьми.
Некоторые данные…
Чтобы представить обзор моего процесса поиска работы:
- Заявок: 475
- Телефонные интервью: 50
- Завершенные домашние задачи по науке о данных: 9
- Интервью на месте: 8
- Предложения: 2
- Затраченное время: 6 месяцев
Как вы, вероятно, видите из данных, я не очень сильный кандидат, потому что в противном случае я бы просто подал заявку на несколько вакансий и получил кучу предложений. Да, раньше я был очень слабым; Раньше я был из тех кандидатов, которые тратят впустую время интервьюеров. Но «неважно, кем вы были несколько месяцев назад, важно то, кем вы становитесь».
Непроторенный путь к работе специалиста по данным
Немного о моем прошлом: я получил степень бакалавра экономики в университете Китая и степень магистра делового администрирования в Иллинойском университете в Урбана-Шампейн. После выпуска я два года работал аналитиком данных, из них 7 месяцев подрядчиком в Google и еще 1 год 4 месяца в стартапе. Моя работа заключалась в основном в написании SQL-запросов, построении информационных панелей и предоставлении рекомендаций на основе данных.
Поняв, что я не учусь и не развиваюсь, как ожидалось, я уволился с работы и подал заявку на участие в программе Galvanize Data Science Immerse, которая представляет собой 12-недельный учебный лагерь в Сан-Франциско. Я провалил статистическое собеседование, чтобы попасть в программу буткемпа 4 раза, был допущен после того, как прошел статистическое собеседование в пятый раз.
Содержание, преподаваемое в Galvanize, было сильно связано с Python и машинным обучением, и они предполагают, что у вас уже есть прочная база в статистике. Неудивительно, что поначалу мне было очень трудно, потому что я мало знал о программировании и не был силен в статистике. У меня не было выбора, кроме как работать очень усердно. Во время моего пребывания в Galvanize у меня не было ни перерыва, ни развлечений, ни свиданий, ничего, кроме более 12 часов учебы каждый день. И я стал гораздо более комфортно с курсами позже.
Тем не менее, я все еще смущал себя бесчисленное количество раз на собеседованиях, когда впервые начал процесс поиска работы. Поскольку разрыв между настоящим специалистом по данным и мной был настолько велик, что, несмотря на то, что я был трудолюбивым, 12-недельного обучения было далеко недостаточно, чтобы изменить карьеру. Итак, я подал заявку, прошел собеседование, потерпел неудачу, снова подал заявку, снова прошел собеседование, снова потерпел неудачу. Хорошо, что каждый раз я узнавал что-то новое и становился немного сильнее.
В марте 2018 года я был безработным почти год с тех пор, как уволился с предыдущей работы. Имея всего около 600 долларов на моем банковском счете, я понятия не имел, как заплатить за аренду в следующем месяце. Что еще хуже, если я не смогу найти работу к концу апреля 2018 года, мне придется покинуть США, потому что срок действия моей визы истекает.
К счастью, после стольких тренировок и повторений я превратилась из человека, который не знает, как правильно представиться, не помнит, кто из Лассо и Ридж является L1, ничего не знает об алгоритмах программирования, в человека, который знает, что она готова получить желаемое.
Когда я пришел на финальное собеседование в Airbnb, у меня было одно предложение специалиста по данным; таким образом, я совсем не нервничал. Моей целью на финальном интервью было стать лучшей версией себя и ни о чем не сожалеть. Интервью оказалось лучшим из всех, что у меня когда-либо были. Они сделали мне предложение, и вся тяжелая работа и бессонные ночи окупились.
Советы, которыми я хотел бы поделиться
- Знайте, чего вы хотите, поставьте перед собой цель, усердно работайте для ее достижения и никогда не соглашайтесь на меньшее.
- Мышление роста, это действительно важно (посмотрите это анимационное видео с мышлением роста, если вы о нем не слышали). Не говорите: Я не силен в программировании, Я не силен в статистике. Дело не в таланте. Не используйте слово талант, чтобы описать других как оправдание своей лени. Что вам нужно, так это учиться правильно и много раз практиковаться, пока не станете хорошо.
- Обратите внимание на все вопросы, которые вам задавали на собеседовании, особенно на те, на которые вы не ответили. Вы можете снова потерпеть неудачу, но не терпите неудачу в том же месте. Вы всегда должны учиться и совершенствоваться.
- По возможности обсуждайте вопросы, которые вы не понимаете, с другими людьми. Я очень ценю помощь своих одноклассников и инструкторов в Galvanize, все очень поддерживали и были готовы помочь друг другу.
- Ходите на местные встречи по науке о данных, присоединяйтесь к группам по обучению науке о данных, общайтесь с людьми в отрасли, отправляйте персональные заметки, когда вы пытаетесь связаться с незнакомцами в LinkedIn… Расширьте свою сеть как можно больше, вы не знаете, какая из них будет открыть тебе дверь.
- Иногда результатом является сочетание удачи и подготовки, и в этот раз вам просто не повезло. Не всегда приписывайте неудачу тому, что вы нехороши.
Что бы я сделал по-другому, если бы мог перезапустить процесс поиска работы
- Не ходите на собеседования в компании, в которых вы хотите работать, в начале поиска работы, если вы не уверены, что готовы пойти на них.
Я начал свой процесс поиска работы с собеседования в Uber, и я глубоко сожалею об этом решении. Я так облажался, что не смог попасть на собеседование в другие команды Uber. Большинство людей нацеливаются на крупные технологические компании как на компании мечты; однако в большинстве этих компаний действует строгое правило: если вы однажды потерпите неудачу, вы не сможете пройти еще одно собеседование через 6 месяцев или 1 год. Поэтому вы хотите убедиться, что вы готовы, прежде чем брать интервью в этих компаниях.
- Уточните, какие виды работ вы хотите выполнять, а какие не для вас, это сэкономит вам много времени.
Если вы когда-либо просматривали объявления о вакансиях специалиста по данным, вы бы знали, насколько широкими могут быть обязанности. Есть специалисты по данным, которые занимаются обработкой естественного языка, компьютерным зрением, глубоким обучением, а есть специалисты по данным, которые работают над A/B-тестами, аналитикой продуктов. Убедившись, какая работа вам подходит, а какая нет, это поможет вам сэкономить массу времени при подготовке к собеседованию.
В моем случае я пропустил все объявления о вакансиях, в которых запрашивалась степень доктора философии. степень и знания в области глубокого обучения, компьютерного зрения и т. д. Но у меня еще слишком много областей, которые нужно изучить и подготовить. Ниже приводится краткое изложение ресурсов, которые я использовал во время поиска работы. Помните, что существует слишком много ресурсов, которые вы можете использовать для обучения, и вы можете потратить много времени только на поиск материалов, пожалуйста, будьте избирательны и убедитесь, что вы используете их в полной мере.
Ресурсы для подготовки к интервью по науке о данных
Статистика
- Академия Хана: Очень хорошо, чтобы узнать об основных понятиях.
- Практическая статистика для специалистов по данным: Хороший, очень практичный, настоятельно рекомендую.
- Курс статистики Университета Дьюка на Coursera (преподается на R)
Вероятностные вопросы
- brilliant.org: я приобрел их членство при подготовке к интервью и обнаружил, что это один из рекомендуемых материалов в руководстве по подготовке к собеседованию на месте на Facebook.
А/Б-тест
- Курс Udacity A/B-тестирования от Google: я посмотрел его дважды и написал резюме этого курса.
- Документы и слайды KDD от Microsoft: A/B-тестирование обычно задают на собеседованиях по науке о данных, но немногие люди за пределами отрасли когда-либо проводили A/B-тестирование раньше, поэтому я искал и читал около 15 статей, когда пытался узнать о планировании эксперимента.
- Слайды и видео на Exp Platform
- Технологические блоги компании, такие как блог о данных Airbnb
Машинное обучение
- Курс Стэнфордского университета по машинному обучению Эндрю Нг на Coursera
- Введение в статистическое обучение: с приложениями в R: один из учебников, которые мы использовали в Galvanize.
- Машинное обучение в действии: еще один учебник, который мы использовали в Galvanize
- Прикладная наука о данных со специализацией Python Мичиганского университета на Coursera
Основные алгоритмы программирования
- HackerRank: более удобен для начального уровня
- LeetCode: работа над вопросами от легкого до среднего уровня
- Интервью по программированию: 189 вопросов и решений по программированию (написано на Java)
Обработка данных Python (Pandas, Numpy)
- Датакемп
- Совет: я значительно улучшил работу с данными Python, работая над домашними задачами компаний. Практика — лучший способ научиться.
R
- Извините, я редко использую R. Обычно на собеседованиях можно использовать либо R, либо Python.
SQL
- Учебник Mode Analytics SQL: я хорошо знаком с SQL, но все равно прохожу его перед каждым собеседованием по SQL, особенно перед разделом для продвинутых, на всякий случай.
Чувство продукта/понимание бизнеса
- "Дело в точке"
- Взлом PM-интервью
- Расшифруй и властвуй
Общие вопросы на собеседовании
- Youtube-канал Lynda Raynier: очень полезен для общих вопросов интервью. Вы также можете искать другие видео, чтобы узнать, как ответить на конкретный вопрос интервью.
Другие источники
- Технологические блоги компании: Airbnb, Uber, LinkedIn, Netflix, Lyft, Pinterest, Stitch Fix, Quora, Yelp… Вы называете это. Отличные ресурсы для обучения.
- Перед техническими собеседованиями соберите вопросы компании от Glassdoor.
Прощальные мысли
Поиск работы – это лишь один из эпизодов нашего жизненного пути. Но упорство, страсть и настойчивость, которые мы проявили в процессе, принесут нам пользу в долгосрочной перспективе. Лично я глубоко верю в приведенную ниже цитату и всегда буду верить в нее. Надеюсь, это мотивирует вас так же, как мотивировало меня:
«Никогда не позволяйте никому говорить вам, что вы чего-то не можете. У тебя есть мечта, ты должен защитить ее. Люди не могут что-то сделать сами, они хотят сказать вам, что вы не можете этого сделать. Хочешь что-то, иди и возьми. Период.” — В погоне за счастьем
впервые появилось здесь