原文：
www.kdnuggets.com/2021/11/5-tips-first-data-scientist-job.html
评论
由 Renato Boemer 提供，Renato Boemer
由 Sam Dan Truong 拍摄，来源于 Unsplash
所以，你已经学习了一段时间的数据科学，并且现在期待迈出下一步：获得你的第一份数据科学家的工作。然而，如果这不是你第一次找工作，那么这可能是你第一次申请与之前职业无关的角色。那么，为什么不从他人的错误中学习呢？
在我关于 转行数据科学 的帖子中，我开始于 DataQuest 的在线学习。然后，在今年早些时候，我做出了职业生涯中的最佳决定之一：我报名参加了 Le Wagon 训练营——我还写了一篇 帖子 讲述了这件事。虽然训练营本质上是密集的，但任何职业转变中最困难的部分是获得你的“第一份工作”。
最近，我加入了一家名为 Nextdoor 的公司，担任位于英国伦敦的数据科学家。但找到第一份数据科学家工作的过程绝非易事。我申请了超过五十个职位，进行了几次面试，其中一些是纯技术面试或包括现场编码。在这个过程中，我学到了很多东西，并希望分享五个可能帮助你找到第一份数据科学家工作的技巧：
这看似显而易见，但不幸的是，很难识别你不知道的东西。更糟糕的是，你可能认为你知道，但其实并不了解。让我举个例子：在训练营期间，我使用 Scikit-learn 的逻辑回归创建了几个机器学习模型。我几乎是直观地调整惩罚参数，特别是在 l1 和 l2 之间，它们分别指代 Lasso 和 Ridge。到目前为止一切顺利。
在我的第一次面试中，我决定抛出一些概念来展示知识，但结果适得其反。当我试图解释这些概念的区别时，我意识到自己知道如何应用它们，但并不理解背后的概念（更不用说数学了）。不用说，我没有获得那份工作。我的建议是深入研究几个项目，直到你能逐行理解自己的代码。尝试向其他同事解释、在模拟面试中说明你选择每个模型、参数的原因。你会发现许多可以在面试前填补的知识空白。这样，你也会听起来很流利，使用正确的术语，并在解释你的工作时感到自信。
如果你认真对待在头几个月内获得数据科学家的工作，那么你应该向那些有丰富经验的人学习。教师和助教是绝佳的信息来源，因此每天都要与他们交谈。询问有关招聘流程、面试以及如何与招聘人员交流以了解更多关于公司和职位的信息。
此外，我和另外两个训练营的校友创建了一个 Slack 频道。在这个频道中，我们分享我们的简历、求职信、面试和测试的反馈。我们讨论面试问题和答案，并且我们总是分享我们的代码和笔记本以互相帮助。不要害怕分享你的工作，而是学会合作。毕竟，你有相同的目标：尽快成为数据科学家。
图片来源： JESHOOTS.COM 在 Unsplash
对任何招聘人员来说，你没有“商业经验”作为数据科学家应该是一个惊讶的事情。仅仅通过查看你的简历，任何人都可以看出你正在寻求你的第一份工作。也就是说，不要试图将自己推销为一位专家数据科学家（通过 Kaggle 项目），在这个阶段这不是你最宝贵的技能。
在我收到 Nextdoor 的录取通知后，人力资源经理给了我每一次面试的反馈。这可以总结为一个“优点”和一个“缺点”：我渴望学习，但没有编码经验。我了解到招聘经理们寻找的是那些渴望学习新事物并跟上行业发展的人员。
因此，展示你是一个好奇的人，你喜欢学习数据相关话题的过程，并且你每天都在练习编码。展示你对数据、计算机科学、统计学领域的热情。你的动力和对持续学习的承诺将（并且应该）超过你当前的编码技能。
了解你想要什么而没有经历过它是有些抽象的。你怎么知道你想成为数据科学家，而不是机器学习工程师、数据工程师或数据分析师？起初，这些职位看起来都很相似，也许你会接受其中任何一个作为你的第一份工作。嗯，这就是我最初的想法，而这是一个错误。
求职阶段的关键区别在于面试的准备。如果你知道你想要一个数据科学家职位，确保你确切知道数据科学家做什么。在研究过程中，一些细微差别将开始显现。例如，数据科学家往往不使用由数据分析师使用的 Tableau，或由数据工程师使用的 Docker。你不需要掌握广泛的数据科学知识，而是可以提高你在新工作中需要的知识深度。一些示例包括 Pandas、Numpy、Scikit-learn 的线性和逻辑回归、matplotlib 和 seaborn。如果你掌握了这些，我相信你很快就会找到数据科学家职位。
我不能过于强调这一点：请学会接受招聘人员、招聘经理和公司的拒绝。在寻求你第一个数据科学家职位的过程中，你会充满动力，什么也不能阻挡你。
然而，随着时间的推移，拒绝不断涌入你的收件箱，你的动力水平不可避免地会下降。数据科学家职位有很多，同时候选人数量也在增加。此外，招聘过程很慢，但从候选人的角度来看更慢。我在新工作后收到拒绝邮件。这是正常的，接受拒绝。
保持动力的一个方法是与一群正在经历相同过程的朋友分享。正如我之前所说，创建一个与其他校友的 Slack 频道，分享你的挫折。我相信他们也正在经历相同的事情。这很重要，因为你会发现你并不是编程不行，只是时间、坚持和努力的问题。
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提升生产力：使用 Python 和 Pandas 进行数据清理
简介：Renato Boemer 是一位以影响力为导向的数据科学专业人士，拥有创新和营销背景，使他能够将统计学、编程和商业洞察力相结合。
原文。转载已获许可。
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