在数据科学领域获得第一份工作并不容易。许多人向我咨询如何在数据科学领域找到第一份工作。很多 IT 公司都有实习生岗位，工作期间提供培训，但数据科学却不在其中。

数据科学团队通常都很精明能干，可以处理多个业务问题。一般情况下，公司都会希望数据科学家第一天就可以独立工作。

我将分享一些技巧，帮助你获得第一份数据科学工作。我不会轻描淡写地说找工作很简单，因为这绝对不会是一段轻松的旅程，但遵循以下原则，一定会帮助你更快找到工作。一旦你找到工作，公司将为你提供大量机会，你的成长速度也会越来越快。

技术技能

在这个部分，我不打算着重讲述构建数据科学家所需的技术技能。在get这些技能之前，如果想要获得申请数据科学工作的资格，你需要：

• 熟悉编程语言
• 学习探索性数据分析
• 了解不同的机器学习算法
• 有进行清晰沟通的能力

建立作品集（Portfolio）

在你熟悉了数据科学的概念之后，你需要建立属于自己的作品集，学习、并展示你在数据科学方面的成果。

当我说你需要建立你的作品集时，我的意思并不是让你做一个多复杂的项目（像一个复杂推荐系统，但是使用起来非常高效）。这个项目可以很小，就像泰坦尼克号（Titanic）数据集或房价数据集上的预测模型。

Kaggle可以帮你你轻松学习构建项目。在这里，你可以向世界顶尖数据科学家学习，你还可以了解通用的标准和技术。没有几个就业行业可以做到如此公平。不论你的背景如何，你都可以访问这些资源。

同时，通过建立项目也是学习数据科学的另一种有效的方法，这种方法可以让你在学习的过程中建立优秀的作品集。在这个过程中，你也会接触到许多实际问题，这些问题将帮助你更好地理解概念，这比阅读任何教程或笔记都有用。它还可以帮助你从同龄人中脱颖而出。

如果你想用数据科学来解决实际问题，DrivenData 平台包含对许多问题的提问，这些问题会对环境和人类产生影响。此外，像DataKind 这样的社区将顶尖数据科学家汇集在了一起，共同研究具有社会影响力的事业。这将是一个与行业专家合作、建立联系和学习的好地方。

等你建立了自己的项目之后，下一步就是建立一个作品集网站，展示你的成果。通过一些模板网站，你并不需要任何 UI/UX 经验，只需几个小时就可建成。个人作品集网站是一份数字化简历，可以帮助你在数据科学领域脱颖而出。

为什么拥有一个作品集网站很重要？大多数数据科学职位一旦出现空缺，就会有大量候选人提交申请。而招聘团队很难找到合适的候选人。此时，拥有一个作品集网站将帮助你脱颖而出。

描述你做过的项目

大多数数据科学的初步筛选和入围工作都是由人力资源团队完成的。他们通常不太了解数据科学的技术细节，比如，写一篇关于你的项目或学习的博客这样简单的事，以及在 Git 中添加项目主文件描述等。这些技术细节能帮助没有技术背景的人了解你做过的项目，也有助于获得招聘人员的好感。

错误的筛选会间接地增加招聘成本。因此，招聘人员需要在筛选个人简历前认真检查。通过描述你做过的项目可以让他们的工作更轻松，获得好感。

在哪里描述你做过的项目？最简单也是最好的方法就是写博客。也有一些其他简单的方法。 比如，Git 项目文件夹中的readme文件就是其中之一。通过该文件，可以用通俗易懂的语言描述项目的背景和细节。

另一个可以描述你做过的项目的地方是 Kaggle notebooks。你可以通过Kaggle notebooks以文档的形式清晰地描述做过的项目。笔记内文档展示了用户所掌握的知识。招聘人员想看到的就是这些再简单不过的事情。学习和理解这些概念很重要，但更重要的能把它写出来，写出来将有助于提高你的地位，帮助你与其他志同道合的人建立联系。最重要的是，它还能带来一些有趣的契机。

制作一份令人印象深刻的简历

简历在求职中起着重要的作用。许多公司将软件应用至筛选候选人名单中。所以，你的简历一定要很优秀。有些在线工具里的模板非常好用。制作一份令人印象深刻的简历，也需要投入时间，运用一些规则和技巧。

建立人际关系网，向导师寻求帮助

许多数据科学职位空缺都是通过职员已知的朋圈子填补上的。事实上，许多公司首先会联系其现有员工，问有没有认识的业内人士。因此，认识那些从事数据科学家工作的人可能会大有益处。

如果你不认识任何从事数据科学工作的人，也不用感到担心，建立人际关系网其实很简单。

下面是一些可以开发你的人际关系网的地方：

• Meetup — 注册当地社区的Meetup小组。如果你所在的社区没有，你可以动员一些志同道合的人，共同创建。
• 活动 — 你可以从 KDnuggets 和 Eventbrite 了解各种数据科学活动。参加这些活动可以帮助你认识许多数据科学界的专业人士。
• 会议 — Strata 和 KDD 是世界上最大的系列会议。通过参加会议，不仅可以建立人际关系网，也可以学习尖端数据科学技术。如果无法参加这些会议，你可以在当地社区寻找类似的会议，有助于了解数据科学如何为企业创造价值的。
• 导师——建立人际关系网最有效的方法是找一位导师。导师可以为你的职业生涯提供帮助。你还有可能认识导师的社交圈。这也是结识业内经验丰富的数据科学专业人士的好方法。

寻找成长型公司

接下来，我们可以进入实际求职的部分。对于求职者来说，寻找发展完善的公司很正常。但现实情况是，大多数大公司都有固定的招聘流程，这使得没有工作经验的人更难找到工作。当然，你肯定可以找到工作，但过程并不会容易。此外，从学习的角度来看，在一家成长型公司开始你的职业生涯将是一件好事。

在一家成长型公司开始你的职业生涯存在许多好处，比如：

• 提供更好的可见性——你会有更好的机会接触到公司领导，并且你对公司的贡献和个人技能将会更加突出，也更易得到赏识。
• 有助于拓宽你的经验——在一个小团队中，你需要处理各种任务，这有助于学习新事物。
• 更好的成长机会——在成长型公司中，能够更好地学习，接触更加优秀的人，这些都能给你带来更好的职业发展

从事任何数据相关职位都行

很多同学过于关注数据科学职位，而忽略了与数据相关的职位。我总是建议在数据科学领域寻找工作机会的人，如果先遇到数据方面的工作，那就放手去做。作为数据科学家，你的工作始总是与数据有关。从与数据相关的职位，跳至数据科学相关的职位会非常容易。这里我说的数据相关的职位，可以是数据分析师、业务分析师或其他涉及处理数据的职位。

从事与数据相关的工作将有助于扩充你的专业知识，提高你的数据技能，这对数据科学家来说至关重要。此外，你还可以利用这些数据来学习数据科学。

结语

数据科学是一个不断发展的领域，不断学习以保持相关性非常重要。这里提到的学习并不只限于各种课程，而是花时间了解最近的发展状况和有效的工作方式。这种学习会对你的职业产生多重影响。

“要不断学习——总会有更多的东西需要学习”

——史蒂夫·乔布斯

感谢你的阅读！

原文作者：Sharan Kumar Ravindran
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://towardsdatascience.com/no-experience-here-is-how-to-get-your-first-data-science-job-6c959bcfaf06