資料分析與科學求職與技能準備

活動主辦單位：Taiwan Data Science Meetup 台灣資料科學社群

大綱

一、準備個人資料與取得面試

二、準備面試

三、面試技巧

四、調整心態

五、問答

六、實用資訊

講者：Jacky Chung| Data Analyst @ Cryptocurrency Exchange

講者：Shirley Chen| Product Data Analyst @ Outdoorsy

一、準備個人資料與取得面試

1. 如何準備履歷（格式、哪些大類）？

Shirley：

A. 格式：Summary -> Professional Experience -> Analytics Project -> Education -> Professional Qualifications。

B. 最新的經驗放在那個session的最上面。

C. 格式保持一致性（舉我的履歷來說，我每個工作的bullet point都只有四個）。

Jacky：

A. 如果有工作經驗，加強分享工作經驗

2. 如果我有工作經驗，應該要怎麼樣寫？

Jacky：

A. 工作成就一定要用明確的數字表達，如果不方便說明確的數字，可以用比例來表達，Ex.透過你所做的分析，達成了多少比例的增長或減少了多少比例的時間。

B. 確保以「你」自己作為出發點，寫你確實曾做過的事，面試官詢問你的時候可以從容且有自信地闡述自己所完成的成就。

Shirley：

A. 我用STAR-L格式，在S（situation）、T（task）、A（action）、R（result）後自己加L（learning），說明每件事學到了什麼。

B. 利用不同的動詞當開頭去吸引人資的眼睛（可參考195 Action Verbs to Make Your Resume Stand Out）。

3. 如果我是學生沒有工作經驗，應該要怎麼樣寫？怎麼選哪些專案（Project）放在履歷上？

Jacky：

A. Project是展示武力的地方；先去看Dream job現在在做什麼專案，針對你想投的職缺去客製化你的project，如果是希望你有Python和machine learning的能力，可以在project中特別強調這段。

B. 對Junior來說，我認為必須具備做project的技術能力；可以寫有明顯結果評估的（ex. 增加利潤x %）。你在這個project中做了怎樣的分析，用了哪些方法論，建立了甚麼模型，有什麼結果（例提高了多少%的準確度），都是非常好、可以寫進去的project。

C. 作品集-文章：很多專案都可以寫成medium文章；圖表、code都可以截圖放在文章裡。medium文章可以放在履歷、或是在面試裡可以呈現出來。

D. 作品集-coding：code可以上傳到Github。

Shirley:

A. 不用放七八個專案，每個專案只放一個bullet point。我覺得可以只要放一兩個專案，這幾個專案都是用不同的技能完成的，可以寫得比較深入一些。

B. 我之前也選了幾個專案，寫了code放在Github上；也用了Tableau 做了visualization；也把學到的東西放在Medium上。

4. 有沒有其他關於準備履歷的技巧？

Shirley:

A. 針對職缺客製化履歷，根據自己想要的職位分成不同的版本，像我想要往資料分析的領域發展，因此就有Data Analyst、Marketing Analyst與Product Analyst這三個版本。之後只要小幅修改就好。

B. 記得每天在投遞工作之前一定要先修改履歷與求職信，把每天調整履歷視為一個重要的代辦事項。

C. 關鍵字很重要，要包含想投的工作的職缺說明中的關鍵字。

D. 多請別人幫忙改，請學校的career manager，或是在業界的前輩或學校的學長姐幫忙修改，雖然每個人注重的部分可能不一樣，這樣來來回回真的會花很多時間，但真的很值得，因為多修改一定會有幫助的。

Jacky:

A. 參考Linkedin上別人的履歷。

B. 有經驗的人可以著重在軟實力的發揮。這個project你與誰溝通，與多少不同功能/階層的團隊（人）合作。

C. 多累積社群參與的經驗、作品集（如Medieum）；我在HR round時，HR都會提到我在medium上的文章。

D. 網路上有許多的模板可以參考，如在Overleaf上面的Awesome CV，可以讓你客製化你的履歷，也能讓你的履歷超級整齊。

5. 除了履歷以外，有沒有其他東西想要補充，像是Cover Letter、Linkedin profile？

Shirley:

美國公司多半會要求cover letter。

我相信很多人一定好很奇求職信重要嗎？這個問題我覺得一半一半，有些公司在你填寫申請的時候會強制要求你附上，有些公司則是選擇性地要求你上傳檔案，更有些公司完全不介意你有沒有求職信。

其實求職信很簡單，不需要長篇大論，只要回答為什麼你對該職位有興趣，公司想要了解你的興趣與公司的發展是否相同；還有，為什麼你認為你可勝任該職位，基本上就是看你如何說明/包裝自己過去的經驗。

一開始把模板準備好，後面就是把公司名稱/職稱修改一下就好。

Jacky:

台灣不太要求cover letter。可以濃縮成一段摘要，包含曾經做過的事，擁有的能力，投履歷時附上。

6. 如何增加投履歷、拿到面試的成功率？

Shirley:

A. 內推優於自己丟履歷：建立人脈，增加內推機會，但記得在請別人內推的時候一定要有禮貌，也記得要好好的自我介紹，很多時候你們只有一面之緣別人根本不記得你是誰，如果有好的自我介紹，絕對會幫你加分。

a. 利用一畝三分地找內推。

b. 找同學校的學長姐幫忙。

c. LinkedIn上面的connection；送出邀請時要加notes，說明我是誰、我怎麼知道你，也可以創造對話機會。

B. 仔細閱讀 Job Description （JD）的內容細節，針對職缺客製化履歷、把JD的關鍵字放在我的履歷上。

Jacky:

A. 一畝三分地。

B. Data Scientist meetup。

C. 在Linkedin上貼文章、增加能見度。

D. 跟獵頭保持聯繫。

二、準備面試

分享一下常見的面試流程

Shirley：

美國常見的面試流程分以下幾關：

A. Phone Screen（電話面試）：HR或Head Hunter在求職網上看到你，或是你透過內推與海投申請工作，他們會打電話給你，簡單聊一下過去的經歷，跟你想申請的職缺的細部內容。

B. Online Assessment：Coding問題。

C. Hiring Manager 電話面試：主要會跟你想申請職缺的hiring manager做進一步的面試，主要會問一下coding question了解你的解題思維，或問你一些產品相關的問題。

D. On-Site：基本上通過就是拿到offer了。

2. 如何準備Soft Skills （Hiring Managers, Cross-function partners）面試？

Shirley:

A. 每天只要練習一個故事，利用STAR-L （Situation, Task, Action, Result — Learning）的架構去複習，順便回顧自己之前的經驗，把它變成一段很特別的故事，讓面試官被你的經驗吸引。

B. 根據不同主題選故事。

C. 以下列出了幾個非常重要的主題：Adapt to Change/Client-Facing Skills/Conflict Resolution/Leadership Experience/Communication Skills/Learn a New Technology/Motivation and Values/Overcame Adversity/Problem-Solving Skills/Project Experience/Stress Management/Risk Taking/Teamwork Experience/Time Management/Volunteer Experience。

D. 可以參考Amazon 14 Principles。

3. 如何準備Technical Skills（Programming, Modeling, Stats, etc）面試？

Jacky:

A. SQL：Leetcode、Hackerrank、Stratascratch。

B. Python：Leetcode。

C. Product Sense：產品數據分析課程（大鼻&晨曦 in Hahow）、一畝三分地。

D. Machine Learning：七月在線。

Shirley:

A. 補充Product Sense：Lean Analytics（書）。這本書把公司分成六大類，並列出這六大類公司分別要用哪些metrix去衡量。

B. 我之前在Linkedin的e-learning上，學了一整套Product ( https://www.linkedin.com/learning/becoming-a-product-manager>) 課程，所以我覺得Linkedin的在線課程也很棒。

三、面試技巧

Shirley：大學或研究所畢業後

找工作期間一定要保持最好的狀態，在一開始就把該準備的文件準備齊全，像是履歷、求職信，這樣你遇到任何面試你都不會怕。

A. 大學畢業：可以從做過的專案、參加過的各種社團活動或實習為出發點。

B. 研究所畢業沒有工作經驗：可以從做過的專案、參加過的各種社團活動或實習為出發點。

C. 研究所畢業有工作經驗：以全職工作經驗為主要。

Jacky：跳槽

A. 保持在隨時準備好的狀況下，機會隨時可能來敲門。可以透過下班後的閱讀文章和定期寫題目來維持自己的競爭力。

B. 收集你的daily-life work，在這一份工作每天做了些甚麼，完成了些甚麼專案，觀察它的成效，並寫進你的履歷中。

C. 不要怕自己的經驗會不會不夠，瞄準好自己的dream company，需要甚麼技能就嘗試在自己現在的公司增加該技能。

四、調整心態

Shirley：

找工作除了自身的準備要夠之外，其實運氣也佔了很大的比重，但雖然是這樣，要把自己能準備的準備好，我相信你如果準備好了，你一定比別人更加幸運。另外分享調整心態小撇步：

A. 請一定要對自己有 自信心 ，美國很喜歡candidate有信心。

B. 時間管理 的重要：我用Bullet Journal子彈筆記，寫下你每天需要完成的待辦事項，也幫自己規劃大目標，讓找工作變得更有意義。

C. 享受過程面對失敗 ：我投了幾百份，只收到5、6個回覆，這都很正常。每次回顧，想想學到什麼，下次如何改進。記得以樂觀的心態去享受找工作的過程。

五、問答

我念的是11個月的program，學長姐建議最後再找工作。請問有沒有什麼時間安排的建議？

Shirley：

我們那時候只有9個月；我自己是上學期專注在內推、下學期海投。也藉由參加Career fair練習如何在招聘經理前展現自己。仔細觀察招聘經歷對我的自我介紹、回答的反應，快速修正。

2. 請問如果是公司做過的project, 那放在github上時要如何把公司資料刪除呢？因為刪了就會少一個feature，但是做假資料分析結果就會不好看。

Jacky：

不建議把公司的project放在github上。如果真的要放，可以把欄位名稱改掉，例如欄位A。

3. 請問如何準備面試中case study 環節？

Shirley：

推薦Lean Analytics這本書；一畝三分地上面也有很多人分享product sense，要用什麼metrix；也可以找Podcasts聽。

總結：多聽、多看、多學。

4. 請問在linkedin上認識人、請人幫忙的技巧？

Shirley：

一定要加notes，訊息例如：我透過linkedin找到你，你的XYZ工作經驗很厲害，你做過的ABC專案我很有興趣，請問可不可以認識你？

Jacky：

了解他的工作內容，從尬聊開始。認識這個人，也順便了解這個工作。而且內推有分好幾個等級，例如很熟、不太熟、一面之緣。（如果讓這個人也很了解我，對內推也有幫助。）

5. 想問如果在台灣沒有正職工作經驗，只有一些資料相關的實習經驗的剛畢業生，在現在找資料科學的工作會不太好找嗎? 想了解以資料科學來說，建不建議工作一陣子再出國? 謝謝。

Shirley：

我以前在台灣只有2、3個實習經驗。

現在找資料科學的工作會不太好找嗎? 不一定，現在還好。去年疫情可能比較難找。

實習經驗好好的包裝，也很棒。

建不建議工作一陣子再出國? 我自己是想一次念完。這很難說。

Jacky：

現在找資料科學的工作會不太好找嗎? 因為你有實習經驗，所以應該不會。

如果知道自己缺什麼，就去做project，把缺乏的技能補起來。把你會的展示出來，會大大增加找到工作的機率。

建不建議工作一陣子再出國? 如果是想在美國留下來，有工作經驗較好；我覺得他們蠻重視實際經驗。如果純粹念書、享受在國外的生活，不一定。

6. 想請教Shirley，在Product Analytics 的實習經歷中，有一點是利用MySQL，整合數據，提升了公司利潤15%，這是怎麼做的呢？

Shirley：

這是當時公司的一個行銷企劃，我們想要改變產品功能（feature），然後測試改變之後（做A/B test），看利潤增加多少。

7. 我想找相關的工作，但是沒有實習經驗，只有做一些專案；但目前時間又不允許找實習。現在剩下一年畢業，中間還要寫論文，能不能透過刷題、參加Kaggle比賽等等來替代即戰力的展現？

Jacky：

還在學，沒有實習或任何工作經驗；在工作經驗那塊還是有個抬頭比較好，例如可以幫教授做個研究助理（RA）。

Kaggle的資料都很完整，只要發揮創意就可以套，寫出不同的演算法，得到不同的名次。

我想強調一下個人專案，建議可以從自身的興趣出發，例如我喜歡NBA，就可以自己做爬蟲、清理資料、建立Dashboard、加入machine learning…等等，這些基本上就是公司的Data Analytics在做的事。藉由這樣的個人專案，證明自己有這樣從頭開始的能力，非常加分。這些都可以寫成medium文章，放截圖，展示做的Dashboard、得到什麼洞見；或者可以做成PPT，可以放個連結在履歷中，說明我有的能力。

8. 請問你們工作都是在什麼網站投遞的，通常收到面試機會的機率有多少？

Shirley：

LinkedIn、Glassdoor、Indeed、ZipRecruiter（以使用頻率排序）。

Jacky：

台灣還是以104為主，但現在Yourator、Linkedin上的職缺也愈來愈多。

9. 大學是念控制，現在在唸碩士，有機器學習短短的實習經歷。我想找資料科學相關的工作，請問以大學學位、短短的機器學習實習經歷，一定要把碩士讀完嗎？

Jacky：

碩士不太像是必須，但你必須要證明自己的能力。

JD上如果有要求碩士，那要念完碩士；接下來看其他幾點要求，如果你符合的話，應該還是可以收到面試機會。

10. 目前在四大電資讀碩一，想找資料科學家的相關工作，會建議在學期間可以培養什麼的技能嗎？（ex專注於技術能力or商業軟實力的部分？）

Jacky：

學生可以專注在技術能力；商業軟實力可能跟身邊的人組團隊，做project。