[b]背景介绍:[/b]LZ国内211 Finance毕业,一直有出国计计划;LZ并不属于别人家孩子,普通的学校普通的专业普通的GPA,有幸申请上美国学校,从此开始了转BA之旅;
硕士主要的学习内容:Data Science, Digital Marketing, MarketIntelligence,从课程title上就可以看出LZ并不是属于特别tech的那一卦(或者说心有余而力不足233)
[b]面试汇总2020 Fulltime:[/b]ZypMedia (OperationAnalyst)
腾讯(游戏运营)
America Credit Acceptance(Data Scientist)
FidelityInvestment (Data Analyst)
Amazon (KnowledgeEngineer)
CVS (Data Analyst)
YipitData (DataSpecialist)
GEICO (ProductModeling Analyst)
.google и [b]找工准备[/b][b] [/b] [b]Tech能力[/b]SQL的重要性对BA或者DA来说不必多谈了,必备技能越熟练越好;主要通过学校课程,蠡口以及HackerRank练习; Python/R 以及Machine Learning:作为BA或者DA通常并不被要求对Machine Learning有特别深入的了解,大多数面试停留于调包侠层面,但重要的是了解各Model的优缺点,以及如何与具体场景结合使用,以下推荐几个资源. Χ
Machine Learning入门: https://www.udemy.com/course/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/ ..
Pandas入门: https://www.udemy.com/course/data-analysis-with-pandas/.google и
Data ScientistTake Home Challenge(地里很火的一本书) [b]Tableau/Power BI (可视化):[/b]没什么可说的,属于熟能生巧的技能,有兴趣的朋友可以去考一个Tableau Associate证书,基本能cover到面试中会被问到的所有题目,临时抱佛脚可以参考以下视频:https://www.youtube.com/watch?v=Kkg27cnLc1I&t=1133s [b]Business Understanding方面[/b]A/B Testing:推荐Udacity的A/B Testing教程;https://classroom.udacity.com/courses/ud257
需要反复看多次看(因为不使用的话很容易忘记)
Data ScientistTake Home Challenge的product问答
Case Study:咨询行业的传统面试项目,可以帮助你站在一个比较高的level了解行业公司结构,可以把这个当成一个日常的练习项目. .и
平时看Medium各种Blog,推荐一个https://medium.com/stellarpeers
各类书籍比如Lean Analytics, Cracking a PM Interview等等
[b]寻找机会[/b]
. ----寻找机会无非是两个方法:Networking和海投,LZ对Networking更有一些经验; Networking大概分为两种:Info Session型和直接要内推型Info Session型Networking应该在硕士起始就开始抓,主要目的是与校友建立联系,了解美国职场现状、学长学姐去向,并通过这些信息结合自身兴趣确定自己想要去的行业/公司。在未来如果看到有合适的招聘可以向该公司的connection要内推。请把这项工作看成一个长期的过程,在春天播种了秋天才会有收获;并且不要把要内推当成这项Networking的主要目的:人各有各的优秀,仅仅是和他们聊天并向他们学习就已经是受益匪浅的事情了。 ..
直接要内推型Networking就比较直接了,看到喜欢的岗位直接去Linkedin上找在公司里的校友>=同胞>员工要refer;如果过了几天没有反应的话不要犹豫,自己先投吧。 海投对于海投,LZ咨询过的校友主要分成两派:疯狂海投派和随缘海投派;
疯狂海投派就是把主要时间花在海投上,到找到工作之前可能会投1000份(数字存疑)左右;据LZ了解确实有不少人通过这种海投找到工作,说明这确实是一种行之有效的手段值得尝试;
随缘海投派就是LZ本人,引用我学姐的话,就是把海投当成调解焦虑的一种手段,而不求真正的结果。我个人是只投past24 hours的opportunity,力求职位的时效性。.google и
海投的效果比较随缘了。LZ本人是小样本,海投了200+左右,仅收到2个笔试,回复率实在是有点惨不忍睹 [b]面试心得[/b]总结:越早面越好,越早面越好,越早面越好(重要的事情说三遍),相信自己,不要依赖面经。
LZ一直是预约最早的available time,机会稍纵即逝,你永远不知道有多少个人在于你同时竞争,因此兵贵神速,其实多出来的两三天并不能帮你多准备多少东西,准备面试的过程大概像一个Sigmoid函数吧,准备到了一定的时间就到了自己能力的瓶颈了,堆时间带来的进步会很有限了,不如赶紧面了。
面经可以看,但是请把面经当作对于自己掌握的知识的应用和补漏,LZ个人认为完全依赖面经是会起到反效果的,往往会导致在面试中遇到没见过的题目出现心态雪崩的情况导致面试挂掉。. From 1point 3acres bbs
电面是聊简历的面试,请对自己的简历烂熟于心,不要出现面试官问到自己都想不起来的内容;需要准备后续内容,经典后续题:
What are the difficulties you met at the time?. ----
What would you doif you can do it differently?
Why did youchoose this algorithm? Why not the others?