哈喽大家好
我是妮娜
是一名有着3年工作经验的daviscientist
又到了一年一度的找工高峰季
最近
我在抖音上收到不少小伙伴的Richard
询问我
有关数据分析求职的经验和建议
其中
有不少小伙伴和我的背景比较类似
本科专业没有数据分析相关的实习
也没有在美国工作的经验
他们也都有相同的困惑
数据分析的门槛到底有多高
我到底适合数据分析吗
以及如何扭转0认识0 offer的局面
鉴于
我已经在这条路上摸爬滚打很久了
今天我很想给大家分享一下
文科转数据分析的经验和干货
如果你也感兴趣的话
就继续看下去吧
在开始之前
我想先跟大家简单介绍一下我的背景
我的本科
是新闻学院项目的广告学专业
研究生
是商学院项目的市场营销分析专业
和商科理科专业数据分析的人不同
我是纯纯文科背景
没有任何数学基础
其次我的实习
大多数是传统媒体
和市场营销方面的实习
我没有任何数据分析相关的经验
拥有这样的地域式开局
求职的过程非常非常艰辛
但是一切并不是不可能的
只要我们准备的方向是对的
准备的非常充分
我们也一定可以斩获offer
在了解了
数据分析的主要公司内容之后
接下来我们要了解一下
文科转数据分析的最大阻碍在哪里
对于我个人来说
我最大的阻碍莫过于我的数学
尤其是统计
在认识到这一点之后
我就开始了大量的网课
学习我学习了google的a b testing课程
还有harvard的非常著名的cs幺零课程
其次
会看了大量的和统计相关的书籍
比如说introduction to probability
比如说practical stats for data scientists
还有time series analysis
在这个过程中
我也同时阅读了大量有DS相关的job
description这些JD告诉我
他们非常看重a b testing
和predictive modeling的经验
如果你有neural network
或者是处理大数据的经验
是非常加分的
因此我也着重加强了我在a b testing
和deep learning方面的学习
也为我丰富简历
开拓思路
在完善这一切查补缺之后
接下来我们就要学习如何包装自己
让自己成为一个非常合格的DS candidate
在这个过程中
首先我会在简历里
列举我学过的所有和数据
和数据分析相关的课程
其次对于我的实习经历
我会着重强调和数据分析相关的经验
而弱化其他方面的经验
比如说我之前有一段
在欧莱雅市场部门的实习
我就会弱化我在sales和campaign
brainstorming这一块的经验
反而强调我是如何用数据分析工具
去分析和处理campaign和sales performance的
并且在这一过程中
我会强调数据量级分析工具的使用
以及最后的campaign表现
至此如果我们的实习经验过于单薄
不够cover所有的JD上的要求
我会在额外添加我和JD一些关键词
强相关的project performance
然而文科者数据分析并不是
只有困难没有优势的数据分析
不只是简简单单处理数据
business非常关键
也是我们作为人不可被取代的一点
因此
我们一定要好好利用自己的背景优势
对于我来讲
我有着广告和市场的背景
在处理数据问题过程中
我会着重利用自己的市场分析
的思维优势
我会把注意力放在定位问题
多角度分析问题和给出合理化建议上
这里我比较建议大家找工作的时候
去找和自己的专业比较相关的行业
或者是在面试之前
对这家公司
以及所属行业进行更加深刻的了解
同时我也推荐一本书叫DST空challenge
这对训练我们解决问题的思维
是很有帮助的
记住没有任何一个数据分析问题
是可以脱离business context的
我们一定要好好利用的
是自己的思维优势
最后我想说
文科转数据分析并不是天方夜谭
只要我们学会查漏补缺
合理包装自己
并且充分利用自己的背景优势
我们最后一定都会上岸
掌握心仪的offer
