如何在数据科学求职市场中脱颖而出
如何在数据科学求职市场中脱颖而出
原文：
towardsdatascience.com/how-to-stand-out-in-the-data-science-job-market-81253228f010/
图片由 Nick Fewings 在 Unsplash 提供
现在申请工作可能会感觉有点困难，发送无数的应用却几乎没有回应。问题是，你可能没有显著地与其他候选人区分开来，所以在这篇文章中，我想介绍几种让你脱颖而出的方法。
什么是脱颖而出？
脱颖而出实际上是一个相对简单的概念，容易理解。
你需要做的只是与其他申请人不同。你必须成为一个局外人。
听起来很简单，对吧？
就像生活中的每一件事一样，理解起来很简单，但做起来却很难。
成为局外人的主要方式是做其他人不做的事情。根据定义，你将成为一个局外人。
注意，我并没有说你需要做得更好，尽管这有时是成为局外人的副产品。
你只需要与众不同，而且只需要在一个维度上做到这一点。
现在我们来谈谈一些让你脱颖而出的方法。
在线存在感
巴西诗人马里奥·昆塔纳有一句名言：
不要浪费时间追逐蝴蝶。修理你的花园，蝴蝶就会来。
这实际上是在说，创造一些东西来吸引你想要的东西，而不是花费精力去追逐它，这更好。当然，这里有一个权衡，但回想我的职业生涯，我最大的优势一直是我的在线存在感。
除了我的第一份工作，我实际上从未主动寻找过职位；招聘人员总是通过 LinkedIn 联系我。
一份好、经过精心打磨的简历仍然很好，但你的其他个人资料看起来如何？你的 LinkedIn 和个人网站是否活跃并进行了优化？你多久发布一次内容？
“个人品牌”这个词经常被提及，但它非常重要。我知道人们觉得它有点尴尬，但它创造的优势是惊人的。
在每一次辅导会议中，我总是告诉人们开始建立在线存在感；说实话，他们中的许多人并没有这样做。所以，如果你是那些这样做的人，根据定义，你将脱颖而出。
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至少，我建议拥有一个与你的简历/个人简历相匹配的漂亮的 LinkedIn。它们应该很好地相互补充。看看我的 LinkedIn 这里 以获取灵感，以及我的 CV/简历模板 在这里。
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下一个阶段是开始发布内容。这可以是任何东西，但理想情况下应该与你的工作相关。我还会添加一个个人网站/作品集，以真正加强你的在线存在感。这里是我的网站，如果你需要一些灵感。
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最后的阶段是拥有一个博客、YouTube 频道或定期发布的通讯。这就是你如何培养“观众”并建立一个信任你的人的在线存在感，真正展示你的工作。
正如我所说，直接申请工作是一种方法，但招聘人员也在花大量时间寻找候选人，因此拥有强大的在线存在感会增加你被接触的机会。
我知道阅读这篇文章的许多人可能不会这样做，但这没关系。但正是因此，建立在线存在感会让你脱颖而出！
不公平的优势
每个人都有一些不公平的优势，可以利用它们来增加在就业市场上的机会。
这些是一些你可能使用的最常见的方法：
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网络 — 这众所周知，但我仍然认为它被低估了。如果你通过家人、朋友或过去的工作认识任何在该领域工作的人，请利用这些联系。显然，不要利用这个人，但最坏的情况是他们说“不”，然后你继续前进。此外，由于推荐奖金，这通常符合他们的最佳利益。
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教育/工作背景 – 如果你拥有市场营销、金融、医学或任何与科技不直接相关的背景，那便是你的优势。你已经在特定领域拥有了专业知识，这将补充你的数据技能。因此，申请该商业行业的职位，你将因其专业知识而脱颖而出。
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居住地 – 听我说；每个人都想在大城市的大公司工作，有这些抱负是很好的。然而，如果你是初出茅庐，去附近的小公司工作并没有什么不妥。竞争将更少，你仍然会学到很多东西。我就是这样做的第一份工作，我不得不在伦敦和萨塞克斯郡各花一半的时间。我的父母住在萨塞克斯郡，这使得事情变得容易得多！
我还能想到很多其他事情，比如说不同的语言、玩特定的运动、在某个软件上非常擅长等等。这个列表真的是无穷无尽的。
你必须找到你比大多数人更擅长的事情，并在就业市场上利用这一点。这可能有点棘手，但如果做得好，它真的会对你有益。
建立一些酷的东西
我后悔在申请我的第一份数据科学工作时拥有太多“简单”的项目。虽然我有项目，但它们大多相同，我只是更换了一个算法。
事实上，有效的方法是拥有一个可以“震撼”面试官并成为面试中一个很好的讨论点的显著品质项目——它甚至可能占据整个面试！
我的主要方法将是开发一个你认为不可能完成的计划，但无论如何都要完成它。你很快就会学到，一切都可以解决。
要更具体一点，我意思是不要仅仅在 Jupyter Notebook 中构建一个模型；让它变得更加互动。你应该
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在云服务提供商如 AWS 上部署模型。
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添加一些单元测试，并使它们符合软件工程的最佳实践。
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找出一种方法让它能够进行实时预测。
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建立一个可以在线访问的监控仪表板。
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将历史预测存储在数据库中。
我本质上是在描述从部署到监控你的模型的全过程，这仍然只是一种方法。然而，你可以看到与笔记本中的静态模型相比，这种类型的项目具有显著难度和质量。
因此，想一个可能需要几个月才能完成的项目，而且是你可能会遇到困难的项目。
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