來(lái)源：AI前線
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本文作者分享了自身寶貴的求職經(jīng)歷并整理了為面試做準(zhǔn)備所使用的各種資料，干貨滿滿。
[ 導(dǎo)讀 ]夢(mèng)想還是要有的，萬(wàn)一實(shí)現(xiàn)了呢？本文來(lái)自一位剛剛加入 Airbnb 的數(shù)據(jù)科學(xué)家 Kelly Peng，她本科畢業(yè)于武漢大學(xué)，自認(rèn)為并非牛人，并且在很長(zhǎng)一段時(shí)間里求職屢戰(zhàn)屢敗。Airbnb 一直是她的 Dream Company，為了能夠拿到 Airbnb 的 Offer，她做出了許多努力，結(jié)果證明，沒(méi)有什么是不可能的。她在文中分享了她寶貴的求職經(jīng)歷以及為面試做準(zhǔn)備所使用的各種資料，我們對(duì)這篇文章進(jìn)行了翻譯，希望你讀完能有所收獲，早日拿到 Dream Offer！
一個(gè)月前，我作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家加入了 Airbnb，我覺(jué)得我很幸運(yùn)。沒(méi)有人知道我有多想加入這家公司——我把 Airbnb 辦公室的照片貼在桌子前面，把手機(jī)壁紙?jiān)O(shè)置成我站在 Airbnb logo 前面的照片，我曾四次向 Airbnb 申請(qǐng)職位，但只有最后一次得到回復(fù)……
以前，要是人們問(wèn)我“你最想去哪家公司工作”，我不敢說(shuō)是“Airbnb”，因?yàn)橐俏疫@么說(shuō)了，他們就會(huì)給我潑冷水：“你知道有多少人想要去那里工作嗎？而最終又有多少人進(jìn)去了？算了吧，還是現(xiàn)實(shí)點(diǎn)吧“。
結(jié)果證明沒(méi)有什么是不可能的。有很多朋友讓我分享我的求職經(jīng)歷，我想把它們寫下來(lái)并分享出來(lái)可能會(huì)有一定的參考價(jià)值。
一些數(shù)據(jù)
我的求職過(guò)程概況：發(fā)出的申請(qǐng)：475 份
電話面試：50 場(chǎng)
為面試而完成的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)任務(wù)：9 個(gè)
現(xiàn)場(chǎng)面試：8 場(chǎng)
得到的 offer：2 個(gè)
花費(fèi)的時(shí)間：6 個(gè)月
從上述的數(shù)據(jù)可以看出，我并不是一個(gè)很強(qiáng)的候選人，否則的話，我應(yīng)該只申請(qǐng)幾個(gè)職位就能拿到一堆 offer。是的，我曾經(jīng)非常弱，我曾經(jīng)是那種浪費(fèi)面試官時(shí)間的候選人。但“幾個(gè)月前你是誰(shuí)并不重要，重要的是你將成為誰(shuí)”。
少有人走的路
先說(shuō)說(shuō)我的背景，我先是在中國(guó)的一所大學(xué)獲得經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位，然后又在伊利諾伊大學(xué)厄巴納 - 香檳分校拿到了工商管理碩士學(xué)位。畢業(yè)后，我做了兩年的數(shù)據(jù)分析師，其中 7 個(gè)月作為谷歌的合同工，另外 1 年 4 個(gè)月在一家初創(chuàng)公司。我的主要工作內(nèi)容是編寫 SQL 查詢、構(gòu)建儀表板以及提供基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建議。
當(dāng)我意識(shí)到已經(jīng)無(wú)法繼續(xù)從工作中學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)，我辭掉了工作，并申請(qǐng)了 Galvanize 數(shù)據(jù)科學(xué)沉浸計(jì)劃，這是一個(gè)在舊金山舉辦的為期 12 周的訓(xùn)練營(yíng)。前 4 次有關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)的面試我都沒(méi)能通過(guò)，直到第 5 次，我才通過(guò)面試，并加入了訓(xùn)練營(yíng)。
Galvanize 訓(xùn)練營(yíng)教授的內(nèi)容主要針對(duì) Python 和機(jī)器學(xué)習(xí)，并且他們假設(shè)你已經(jīng)擁有了很牢固的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。不出所料，在一開(kāi)始我就感到很吃力，因?yàn)槲覍?duì)編程知識(shí)了解得不多，在統(tǒng)計(jì)學(xué)方面也不是很強(qiáng)。但我別無(wú)選擇，只能努力撐下去。在訓(xùn)練營(yíng)期間，我很少休息，沒(méi)有娛樂(lè)，沒(méi)有約會(huì)，只有學(xué)習(xí)。漸漸地，我開(kāi)始能夠適應(yīng)這些課程了。
然而，在我開(kāi)始新的求職過(guò)程中，仍然無(wú)數(shù)次為自己感到尷尬。因?yàn)槲遗c真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的差距如此之大，即使我非常努力，這次為期 12 周的訓(xùn)練營(yíng)仍然不足以讓我實(shí)現(xiàn)職業(yè)轉(zhuǎn)型。所以我申請(qǐng)職位，面試，失敗，再申請(qǐng)，再面試，再失敗。好的一面是，每次我都能從中學(xué)到一些新東西，讓我變得更加強(qiáng)大。
2018 年 3 月，自從辭去上一份工作以來(lái)，我已經(jīng)失業(yè)了將近一年時(shí)間。我的銀行賬戶上只剩下 600 美元，我不知道如何支付下個(gè)月的房租。更糟糕的是，如果在 2018 年 4 月底找不到工作，我就必須離開(kāi)美國(guó)，因?yàn)槲业暮炞C即將到期。
幸運(yùn)的是，經(jīng)過(guò)多次的折騰，我從一個(gè)不知道如何正確介紹自己的人，一個(gè)不記得 L1 范數(shù)到底是 Lasso 還是 Ridge 的人，一個(gè)對(duì)編程算法一無(wú)所知的人，變成一個(gè)為自己想要的東西做足準(zhǔn)備的人。
在進(jìn)入 Airbnb 的最后一輪面試時(shí)，我已經(jīng)拿到一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的 offer，因此，我一點(diǎn)都不緊張。我最后一輪面試的目標(biāo)是表現(xiàn)自己最好的一面，不要留有遺憾。面試結(jié)果是我所見(jiàn)過(guò)的最好的一次。除非他們不喜歡我或者他們有更強(qiáng)的候選人，否則我想不出他們有什么理由會(huì)拒絕我。幸運(yùn)的是，他們給了我這個(gè) offer。所有的努力和不眠之夜都得到了回報(bào)。
很想分享給大家的一些技巧
1. 要知道自己想要什么，設(shè)定你的目標(biāo)，并努力實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，永遠(yuǎn)不會(huì)滿足于此。
2. 擁有成長(zhǎng)的心態(tài)，這非常重要。沒(méi)有“我不擅長(zhǎng)寫編碼”、“我不擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)”這類事情。不要把別人是天才作為自己懶惰的借口。你需要找到正確的學(xué)習(xí)方式，并反復(fù)練習(xí)，直到你掌握了它們?yōu)橹埂?/span>
3. 記下你被問(wèn)過(guò)的面試題，特別是那些你沒(méi)有回答上來(lái)的問(wèn)題。你可以再次失敗，但不要在同一個(gè)問(wèn)題上栽跟斗。你應(yīng)該保持持續(xù)的學(xué)習(xí)和進(jìn)步。
4. 如果可能，與其他人討論你不理解的問(wèn)題。我非常感謝 Galvanize 的同學(xué)和教練給予我的幫助，他們每個(gè)人都非常愿意幫助別人。
5. 參加小型的數(shù)據(jù)科學(xué)聚會(huì)，加入數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)小組，與業(yè)內(nèi)人士聯(lián)系，在 LinkedIn 上向陌生人發(fā)送個(gè)性化便簽……總之，盡可能擴(kuò)展你的人脈網(wǎng)，因?yàn)槟悴恢浪鼈兪裁磿r(shí)候會(huì)為你打開(kāi)一扇門。
6. 有時(shí)候，好的結(jié)果是運(yùn)氣加上充分的準(zhǔn)備，如果一次不行，可能只是這一次運(yùn)氣不好。不要總是把失敗歸咎于自己不夠好。
如果可以重新開(kāi)始求職過(guò)程
我將采取哪些不同的做法
如果你很想去一家公司，在剛開(kāi)始時(shí)不要直接去這家公司面試，除非你確定已經(jīng)為之做好了準(zhǔn)備。
我面試的第一家公司是優(yōu)步，我對(duì)自己做出的這個(gè)決定深感遺憾。我搞砸了，以至于我無(wú)法面試優(yōu)步的其他部門。大多數(shù)人都把主流科技公司作為求職目標(biāo)，然而，這些公司中的大多數(shù)都有嚴(yán)格的規(guī)定，如果面試失敗一次，在 6 個(gè)月到 1 年時(shí)間內(nèi)不能再次面試。因此，在面試這些公司之前，請(qǐng)確保你已經(jīng)做好了充分準(zhǔn)備。
縮小你想要做的工作類型的范圍，以及你認(rèn)為不適合自己的工作類型的范圍，這將為你節(jié)省大量時(shí)間。
如果你曾經(jīng)仔細(xì)看過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)家相關(guān)的崗位要求，就會(huì)知道數(shù)據(jù)科學(xué)家的職責(zé)范圍有多廣。有的數(shù)據(jù)科學(xué)家致力于自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)，還有的數(shù)據(jù)科學(xué)家從事 A/B 測(cè)試、產(chǎn)品分析。想清楚哪些工作適合你，哪些不適合，在為面試做準(zhǔn)備時(shí)，這將幫助你節(jié)省大量的時(shí)間。
對(duì)于我來(lái)說(shuō)，我略過(guò)了所有要求博士學(xué)位及要具備深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)知識(shí)的崗位。盡管如此，我仍然有很多領(lǐng)域可以選擇，下面列出了我在求職過(guò)程中使用的資源。請(qǐng)記住，有太多的資源可以用來(lái)學(xué)習(xí)了，并且你可以花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)搜索資料，請(qǐng)從中選擇你需要的，并確保能夠充分利用它們。
用于準(zhǔn)備數(shù)據(jù)科學(xué)面試的參考資源
1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)
可汗學(xué)院的統(tǒng)計(jì)學(xué)教程：非常適合用于了解統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念
https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability
Practical Statistics for Data Scientists：非常實(shí)用，強(qiáng)烈推薦
https://www.amazon.com/Practical-Statistics-Data-Scientists-Essential-ebook/dp/B071NVDFD6/
杜克大學(xué)在 Coursera 上的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程（基于 R 語(yǔ)言）
https://www.coursera.org/specializations/statistics
2. 概率論
brilliant.org：我在準(zhǔn)備面試期間成為了他們的會(huì)員，我發(fā)現(xiàn)這是 Facebook 現(xiàn)場(chǎng)面試準(zhǔn)備指南推薦的材料之一。
3. A/B 測(cè)試
谷歌在優(yōu)達(dá)學(xué)城上的 A/B 測(cè)試課程：我看了兩遍，還寫了摘要
https://www.udacity.com/course/ab-testing--ud257
微軟的 KDD 論文和幻燈片：A/B 測(cè)試問(wèn)題在數(shù)據(jù)科學(xué)面試中經(jīng)常被問(wèn)到，但是很多門外漢之前沒(méi)有做過(guò) A/B 測(cè)試，所以在我嘗試了解 A/B 測(cè)試實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)方法時(shí)，搜索并閱讀了大約 15 篇論文
http://www.kdd.org/kdd2017/accepted-papers
Exp 平臺(tái)上的幻燈片和視頻
https://exp-platform.com/2017abtestingtutorial
公司的科技博客，如 Airbnb 數(shù)據(jù)科學(xué)博客
https://medium.com/airbnb-engineering/data/home
4. 機(jī)器學(xué)習(xí)
斯坦福大學(xué)在 Coursera 上的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，由吳恩達(dá)主講
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R：我們?cè)?Galvanize 使用的教材之一
https://www.amazon.com/Introduction-Statistical-Learning-Applications-Statistics/dp/1461471370/
Machine Learning in Action：我們?cè)?Galvanize 使用的另一本教材
https://www.amazon.com/Machine-Learning-Action-Peter-Harrington/dp/1617290181/
密歇根大學(xué)在 Coursera 上的基于 Python 的應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)課程
https://www.coursera.org/specializations/data-science-python
5. 基本編程算法
HackerRank：適合入門級(jí)
https://www.hackerrank.com/
LeetCode：我主要在上面解決初級(jí)到中級(jí)水平的問(wèn)題
https://leetcode.com/
Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions（基于 Java）
https://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-Programming-Questions/dp/0984782850/
6. Python 數(shù)據(jù)操作（Pandas、Numpy）
Datacamp
https://www.datacamp.com/
提示：通過(guò)解決公司布置的家庭作業(yè)，我在使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)操作方面得到了巨大進(jìn)步。實(shí)踐是最好的學(xué)習(xí)方式。
7. R 語(yǔ)言
R 語(yǔ)言我用得不多，通常在面試中你可以使用 R 語(yǔ)言或 Python。
8. SQL
模式分析 SQL 教程：我非常熟悉 SQL，但每次在面試 SQL 之前我都會(huì)再過(guò)一遍這個(gè)，特別是高級(jí)部分，以防萬(wàn)一
https://community.modeanalytics.com/sql/tutorial/introduction-to-sql/
9. 產(chǎn)品意識(shí) / 業(yè)務(wù)理解
Case in Point:Complete Case Interview Preparation
https://www.amazon.com/Case-Point-Complete-Interview-Preparation/dp/0986370711/
Cracking the PM Interview: How to Land a Product Manager Job in Technology
https://www.amazon.com/Cracking-PM-Interview-Product-Technology/dp/0984782818/
Decode and Conquer: Answers to Product Management Interviews
https://www.amazon.com/Decode-Conquer-Answers-Management-Interviews/dp/0615930417/
10. 一般的面試題
Lynda Raynier 的 Youtube 頻道：對(duì)于一般的面試問(wèn)題非常有幫助。你還可以搜索其他視頻，以了解如何回答特定的面試問(wèn)題
https://www.youtube.com/channel/UCXUyg1vYSupswhi0zNeD-5w
11. 其他資源
公司技術(shù)博客：Airbnb、Uber、LinkedIn、Netflix、Lyft、Pinterest、Stitch Fix、Quora、Yelp……
在參加技術(shù)面試之前從 Glassdoor 網(wǎng)站收集各個(gè)公司的面試題。
引文
我對(duì)下面這段引文深信不疑，希望它也能夠激勵(lì)你，就像它激勵(lì)我那樣：
“永遠(yuǎn)不要讓別人告訴你，你做不了某些事情。你有夢(mèng)想，必須保護(hù)好它。有些人自己做不成某些事情，卻告訴你，你也做不到。如果你想要得到某些東西，就為之奮斗吧?！?/span>
原文鏈接：
https://towardsdatascience.com/how-to-land-a-data-scientist-job-at-your-dream-company-my-journey-to-airbnb-f6a1e99892e8
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