Reshama Shaikh是一名数据科学家、统计员，拥有MBA学位，并能驾驭Python、R和SAS技术。作为生物统计学家，她在制药行业工作了10多年。此外，她还是纽约妇女机器学习与数据科学会议的组织者。她在罗格斯大学获得统计学硕士学位，在纽约大学斯特恩商学院获得MBA学位。

在本文中，Shaikh介绍了自己获得数据科学第一份工作所做的准备，包括如何创建好的产品组合、关键的在线联络技巧，如何获得正确的教育，以及如何打理自己的详细信息。

简单说一下

作为数据科学会议的一名组织者，我经常被人问这个问题：

“我正在学数据科学（在大学攻读，上训练营，在线学习或自学）。我怎样才能在数据科学领域找到自己的第一份工作？”

我认为以下是一些关键步骤：

1.展示你的作品

2.保持联系

3.参与社区活动

4.寻找机会

作品篇

生活在一个技术和社交媒体发达的时代，我们有太多机会展示自己的作品。以下是你可以展示自己作品的方式，你可以使用这些平台和方式展示自己的工作，从而建立“品牌”：

简历

领英概况

GitHub帐户

博客

推特概况

Kaggle战绩

确保你的帐户可以显示你的全名和职业照，不要在互联网上匿名，这样雇主很难找到你，更不容易了解你。

有时间看看Rachel Thomas的文章，题为《Making Peace with Personal Branding》，文章中有一些明智的建议：

为什么个人品牌很有用

推特适用于初学者

在会议上发言

使用公共演讲资源

Kaggle 竞赛

参加Kaggle竞赛有许多好处：

这里社区氛围友好。

你可以和其他人一起进行团队工作。

你会熟悉流行的数据集。

还有一个额外的好处—— kernels，这是其他人在Jupyter Notebooks中分享的代码。你可以自由地使用它们，开始自己的比赛。R和Python都适用。

你还可以设置自己的公共作品集，分享自己的工作。这也很有趣。

写博客

写博客是一种展示你沟通和写作技巧的方式。撰写有关项目或数据科学主题的文章不仅可以让你与社区分享，还可以鼓励你写出工作流程和创意。这在面试时特别有用。

有时间可以看看David Robinson的文章《Advice to Aspiring Data Scientists: Start a Blog》，内容包括：

可能的博客主题

创建作品集

得到反馈

David分享了他在社交媒体使用方面的经验，以及他是如何获得第一份数据科学家工作的。他还表示愿意转发你的第一篇数据科学文章给他的2万多名粉丝。

GitHub:秀一秀你的代码

分享你的代码，特别是在依赖开源软件的数据科学领域的社区，这是展示你技能的一个很好的方法。无论参加Kaggle竞赛还是做项目，请在GitHub的存储库中提供你的代码，并编写相应的博客。雇主确实会查看面试者的GitHub的账户，以查看他们的GitHub活动，编码水平和项目。

在线联络

在线联络至关重要，它指的是与他人交流信息和发展联系，促进自己的事业。

但这件事并不太简单。Emily Robinson曾写过几篇颇有见地的文章，介绍了什么是真正的在线联络，以及如何有效而有礼貌地做到这一点。

构建数据科学网络：寻找社区

meetups

推特

构建数据科学网络：拓展资源

提供价值

寻找联系

后续跟进

教室

在传统教育中，一定要和每个人交流，而不仅仅是和那些你觉得舒服的人交流。确保你的教授或讲师知道你的名字。了解教室里的每个助教；了解你所有的同学。每个人都有不同的优势、技能可以展示，你也有。

推特

如果你是推特新人，那我会分享给你一些我喜欢的推特账号。关注他们关注的人，关注关于数据科学的深刻（有时甚至是激烈的）探讨，并构建你的网络体系。为了方便起见，请在推特上订阅此列表：

https://twitter.com/reshamas/lists/notable-data-scientists/members

参与的形式包括点击喜欢，转发或参与探讨。

教育

如今，为期12周的训练营耗资约1.6万美元，为期2年的大学研究生课程耗资更高，而且数据科学在线课程的成本更高，因此投资巨大。考虑到学习数据科学要付出的金钱、时间和机会成本，你一定要做好研究。了解就职信息以及这些教育机构为数据分析师、数据科学家新人提供的资源。

他们与多少或哪些企业合作？

是否有实习或参与小型项目的机会？

他们的校友网络有多广泛？

联系在训练营的校友（通过LinkedIn），询问他们在该学习计划中的体验以及就业安排信息。拿到内幕消息。

资源小窍门

几乎每个会议小组或组织都有一个你可以加入的Slack社区团队。你可以在他们的公告中查看信息，加入他们的Slack团队，并注意工作机会。

通常，在会议开始时，与会者会分享他们公司的空缺职位。这是一个机会，与他们交谈以获取更多信息。

订阅数据科学类的通讯。下面列出了7份不错的数据科学通讯，你可以随时了解行业状况。

Data Elixir

The Data Science Roundup

Data Science Weekly

KDnuggets News

O'Reilly Data Newsletter

The Analytics Dispatch

Dataquest Blog

查看你的电子邮件。会议小组和时事通讯定期发布的工作机会比领英、glasshoot、Indeed等知名求职网站发布的更“真实”。

管理你的期待度

如果这篇文章讲的不是“数据科学家”，而是“分析师”或“初级数据科学家”，但它使你有机会使用和完善你所学的数据科学工具，那么它依然很重要。

你的第一份数据科学工作可能不是你梦想中的工作。你进的可能不是一家家喻户晓的科技公司。但是，没关系。把它当作学习的经验和踏脚石。只要你朝着正确的方向前进，那就是良好的进步。

来源：Kdnuggets

作者：Reshama Shaikh

智能观 编译

—完—

亲爱的朋友：

本周的充电时间，分享一篇专业人士的经验小文。只要向正确的方向前进，就是良好的进步。希望这篇“指路”文章，对想从事数据科学的你有所帮助。

祝安！

                                    智能观  一米

                        2018-4-11 于北京中关村

想知道AI加教育领域有哪些最新研究成果？

想要AI领域更多的干货？

想了解更多专家的“智能观”？

请在对话界面点击“找找看”，去获取你想要的内容吧。

声明：

编译文章旨在帮助读者了解行业新思想、新观点及新动态，为原作者观点，不代表智能观观点。