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最近刚接了工作的offer，趁着头脑还清醒，说说自己这一年找工作的经历和经验，有什么要是能帮到大家那就最好了，当然顺便打打广告，宣传下program，欢迎广大同学们报读 ：）
楼主金融本，现在UT Austin的Business Analytics就读，7月份毕业不是典型的一亩三分地的背景，相信大多数人的statistics和programming的底子都会比我好. ----
先报下offer，大家都喜欢看数字， 职位除了American Airline，其他都是data scientist
最后还是觉得去硅谷好，att家的钱应该算是最多的，毕竟是在达拉斯，加州要贵两个等级，但纠结了几天后觉得还是去startup奋斗一下
八月份来到Austin，刚落地就被告知两件事，1. networking 2. 九月十月是招聘高峰期。 ..
秋季学期就这样波澜不惊的进行着，我拿到了两三家公司的一面，有安永，德勤，还有不记得了，这都是通过商学院内部网申的，无一例外悲剧了，唯一一次拿到了capital one的statistician的onsite 结果因为英语太渣和根本没有case interview的经验，也很快就悲剧了，秋季学期结束时，班里80%的美国同学应该都找到了工作，最多一个听说手拿七个offer，最后去了deloitte，还有去accenture，和其他一些稍微小点的consulting firm（美国的同学们大多都希望找consulting或者at most BI的工作，他们不太喜欢programming或者machine learning这些东西，当然也有少数强人，我知道的两个最后都去了ATT，因为都是德州人，德州人不喜欢relocate到德州以外的地方），国际生里好像有几个印度同学拿到了工作
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到了春季学期，有些capstone的组已经和企业联系上了，这个capstone说一下，相当于是项目和企业的合作，学生当免费的intern使，而我们就相当于是积累经验，参与的企业有retailmenot（这是我的），walmart，Nieman Marcus， Vast.com，CMG，Cameron等等，记不清所有了，学生可以自己选，企业都列好了有什么样的数据（大多都是TB level的），需要解决什么问题。这是个积累经验的好时候，对于我这种没有工作经历的，也没有机会再暑假实习就要找工作的人来说再好不过了
因为和retailmenot一直合作着，我一开始就觉着我有很大几率会被他们录用，毕竟learning curve会很低，所以在春季学期前半段我找工作的脚步松懈下来，直到有一天突然知道班里有一位印度同学“捷足先登”（是我一好哥们，称之为p，接下来会谈到他，从他那我学到不少东西），拿到了他们的offer，让我瞬间又紧张起来（毕竟公司职位有限），这时已经临近春假，所以我的紧张的求职路就从这个时候开始（终于进入正题了。。。）
具体过程不再嫯述，谈谈几点经验吧，
1. 大多数工作是linkedin上投的，春季开始校园网的工作已经很少了，而且和你竞争的都是班里的同学，个个如狼似虎背景杠杠的，很难。同理可得从项目career service那知道的工作（当然项目因为是第一年，这个渠道的公司还很少，但是看了我们今年的就业估计明年很多公司就会来了），有人可能手拿n个offer而你却一个面试都没有，加上我之前的背景没有那么technical也不出彩，所以只能依靠linkedin
2. （本段很关键） linkedin怎么用？很多人开了premium后拼命加recruiter，后来我和那位印度同学p谈了一次（他有两个月很aggressive的找工作），他说加recruiter根本没用，回复率非常低，
3. 说到口语，我口语肯定不是很好的类型，但有一点要记住，一定要把英语说得再自然一点，像说母语一样，让人觉得你这人approachable，举个我最爱和别人说的例子
Recruiter: “your undergraduate is in China, so you are from China?”
不好的表述“yes，I am” 就完了（我之前就这样，不敢深入打开这些话题，一是因为口语不好二是紧张）
我现在会说"yes, I just came to USA last August, have you been to China?/ Do you like Chinese food"， 这样就把对话变得融洽些（至少我是这么认为的），如果人不想聊，自然简短的回答你，那之后就老老实实的回答问题就好了，如果别人谈了一下自己的经历啊之类的，你就可以顺势再多聊点自己的看法啊啥的，一是可以占点时间，二是要让人知道和你在一起工作是愉快的
另外要学会think loud，就在平时group meeting时借机训练就好
然后说话一定要自信，这一点如果有印度同学一定要和他们学，或者其他说英语好的外国人（美国人毕竟还是不太清楚国际学生的处境），印度人是出了名的口语好（因为很多从小就用英文），所以有时候也很能吹牛，记住他们是怎么把一段简洁的话或者idea变成一篇长篇大论，但同时又富有条理和说服力，且深得美国recruiter喜欢的speech的。.1point3acres
4. 谈了这么多软实力，谈谈硬实力吧，很多人都喜欢知道用什么软件啊，什么知识重要啊，之类的。我就说说我的看法。
tools这个东西每个公司的都不一样，我很庆幸我自己对那些popular的软件都知道一点，R, python, java, sas, sql，然后知道点unix，差不多了，python，java熟悉一样就好，毕竟面的不是software engineering（通常来说，也有职位叫data scientist-software engineering，那是大牛干的事），data scientist主要就是得知道的全，知道什么时候该用什么，比如sas跑模型还行，data preprocessing就算了吧，r的statistics package很多，python则是更general一点比如相较于r更适合写一些节点控制，distributed computing的活，等等等等。
至于知识，我对machine learning很感兴趣，所以自己也读了很多classification，regression，ensemble的东西（Joydeep Ghosh教的我们，他是adaptive learning界大牛），我也跟公司说，我并不是machine learning的phd，但我知道每个模型能干什么，pros and cons是什么，然后怎么在r里实现。而且Ghosh的课我们小组做了一个kaggle的competition，所以在data preprocessing, modeling, evaluastion这一套下来我都能说得清楚，我想这点帮助很大。其他如sql，知道那几个关键字就差不多了，如果公司说用sql用的很多，临面试前刷几道题，面试时万一做不出来也一定要表述出来你是怎么想的。再有其他就是靠平时积累了，data scientist主要是个cross functional的职位，所以平时千万不要放弃学习的机会，比如面试时不会做的题记得记下来，比如公司要是想考PCA一般都问什么问题，地里有面经谈到这些的，等等
我们昨天聊天来着，班里大概还有十个左右的同学没确定offer，还包括三个美国的，不过都在积极面试+等onsite的结果，有些是因为offer不好拒了继续找的，所以placement绝对没话说。具去向等我们毕业了项目网站上自然会更新的，我就不想一一回忆了。。
因为不是一个纯technical项目，要是想进google，twitter等data scientist部门的同学还是做好心理准备，不过除了这些high tech的公司（一般都要phd吧）对于retailer，consulting，etc的data scientist是绝对够格的。
最后，欢迎大家报读 UT Austin MSBA ：）
最最后，欢迎在湾区志同道合之士联系。 ：）.
附： 简单说下对项目的感觉
看了下第二年的课程设置，已经比我们好太多了，我们第一年大家的课都一样没得选，质量参差不齐，大家背景也各异，经过我们的反馈后，第二年把所有对面试有用的课都提到秋季来上，同时加大的录取的难度（根据教授们的反馈意见，应该至少有线代和一点编程的背景，不然machine learning和其他编程课会有点吃力），而且可以选课了，有不同的track，根据自己的兴趣定，我们这一届算是小白鼠了。。大牛老师都在，质量只要用心学能学到不少东西的，UTAustin的牌子在德州乃至美国都还是在的，我在agilone就看到了几个UT的校友。是否会带来优势不敢说，但绝对不会有劣势
至于Austin这个城市，天天大晴天，养老的好地方，比加州便宜太多了，具体的之前有其他贴有介绍，就不嫯述了
补充内容 (2014-6-26 12:03):
想加一句，有时会收到一些伸手党的问题（或者非常general的问题），不是我不乐意回答，只是觉得在问问题前做好调查也是一种成功的表现，就像面试前至少花点时间了解一下这个公司一样，养成良好的习惯。Good Luck!
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