历时七个月BI转DS跳槽总结

19年8月研究生毕业后在一家不到200人的小公司开始了第一份full time工作，title是BI Analyst。工作是相当的闲，薪水也是相当的低 于是在去年被通知H1b没抽中之后萌生了跳槽的想法。从我投出第一份简历开始到几周前拿到满意的DS offer过了整整7个月，期间在地里找到不少的内推，面经，复习资料以及一起找工的小伙伴，所以现在想发个经验总结帖回馈论坛，顺便鼓励还没上岸的小伙伴们：一定要相信该属于你的一定会来的！
我投递岗位的类型：
渠道：大厂referral为主，中小厂通过linkedin／glassdoor搜索并海投，2-3个小厂是recruiter通过linkedin通过联系我。referral当然有助于拿到面试，但个人觉得没有那么那么的重要。和我背景非常match的岗位（包括要接的这个offer）即使是海投也大都联系我了
Job Title：大厂DA，BA，PA，DS analytics为主，中小厂DS（ML／Exp design／analytics），BIE，DA为主
Location：anywhere in CA or remote
required yoe：只要少于5+yoe required的都尝试投了
数量：有空就投，一次投5-10个，一共最少投了200个...
offer：某三线IT大厂DS II，主要做AB test方面，Remote，TC还在谈但是最低也是现在的两倍以上lol

我的背景：美本Math＋Econ 硕stats 做现在工作之前无任何公司里的相关实习／工作经验 只有学校里的TA或者lab data analysis assistant之类的经验以及几个大的capstone project，小学鸡一个
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复习方向&参考资料：
这里按照面试流程分类，因为我在相应的面试前只看和那一轮相关的资料
HR Screen：
虽然除了visa问题外一般都不会挂但还是需要重视起来，因为如果和HR聊的很好的话ta会给HM比较positive的feedback，能帮你提高下一轮的印象分。你需要确保：
1.能用STAR讲述一遍简历上的每一个bullet point
2.列出你和岗位及公司fit的点，你能给公司／team带来什么，公司／职位能给你带来什么。前者需要贯穿整个谈话，每个问题都往上面扯，后者用来回答为什么跳槽并在结尾加上一句：这些正好是这个公司的这个opportunity可以提供给你的
3.搞清楚sponsorship，compensation range，recruiting process／timeline

HM/technical：
Behavioral：不用多说，每个LP准备两个例子
SQL：
Hackerrank＋LC＋面经所有题边whiteboard边讲逻辑 一般不考到hard
Stats：
Probability：https://github.com/sinclam2/fift ... lems-in-probability ＋所有问到probability的面经
AB test：每个帖子都推荐了的Udacity的课必看！还有时间的话看看Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing以及所有问到AB test的面经。重点复习design，assumptions，required sample size和variance，type I／II error的关系，results analysis（launch or not，how will you interpret it if XX metric moves up／down，etc）
ML：An Introduction to Statistical Learning我精读了两遍并整理了提纲，自己跟着写＋run了所有R code 想练习基本的ML in Python看这个https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 我面的岗位几乎不考算法所以只复习了如何用code实现各种data preprocessing & ML调包
Product：每个帖子都推荐了的Cracking the PM Interview必看。analytics track的面试几乎必考product和case的部分，再加上这个帖子里的所有内容就很够了https://www.1point3acres.com/bbs/thread-679303-1-1.html
其他：
Take home project可以看看这个https://github.com/JifuZhao/DS-Take-Home
BI tools：Tableau和Power BI网上有很多免费的教程。多动手跟着做几遍就好
Overall：
我自己有几个无比长的doc记录了上面所有的稿子／知识点／提纲并在每次面试后复盘 查漏补缺 完善这个doc 。这样下一次面试前我就能准备得更加全面。
另外，我买了Udemy的这个课https://www.udemy.com/course/dat ... erview-preparation/ 以前从没看到人推荐，纯属自己偶然搜到了想试试，反正打折才12刀，结果发现意外的有用，虽然很基础但每个example question都是经典问题，不乏和之前interview被问到的极其相似的题目，相见恨晚

Onsite：
复习以上的所有。务必对每一位面试官的背景做research并且准备相关的提问问题！通过这个你也能大概看出他们问你问题的侧重点，比如一个senior BA就不大可能问你太多硬核ML

总的来说最大的感受是Data岗位考的很杂，也没有一个特定的范围，只能尽量准备的全面些。欢迎大家来讨论提问，一起进步！

感谢楼主分享！同在找ds，希望能早日上岸

恭喜楼主。我也开始准备了，新手，没有工作经验。希望能成功。

wowChelios 发表于 2021-5-6 05:09
 感谢楼主分享自己的经历，有一个问题想咨询一下。因为看你的timeline YOE没有完整的两年，大中厂拿面 ...

这个不好说 因为他们不发面试给你也不会告诉你原因lol 不过我拿到面试的大厂，包括要去的这个都写了required 3+ yoe 而我面其中几家的时候甚至yoe还没满一年半...所以我觉得不用担心太多 看到skillset match的闭眼投就好

恭喜楼主！我也从去年九月准备到现在了 希望有好的结果

Kroisssant 发表于 2021-4-19 04:39
恭喜楼主！我也从去年九月准备到现在了 希望有好的结果

一定会有！最近能明显感觉到job market回暖了

所以楼主，你面试那么多都没有考leetcode？算法？
感谢分享，加米了，吸吸你的仙气~

mingmingclaire 发表于 2021-04-19 11:25:31
所以楼主，你面试那么多都没有考leetcode？算法？
感谢分享，加米了，吸吸你的仙气~

ds不怎么考leetcode的，mle考

mingmingclaire 发表于 2021-4-19 10:25
所以楼主，你面试那么多都没有考leetcode？算法？
感谢分享，加米了，吸吸你的仙气~

感谢加米！首先我是所有和Data有关的岗位都申了，拿到面试的90%以上是DA／BA，本身就只要求SQL 然后就是我看到要求software development experience的就很有自知之明的没投...这个千万不要学我，LC easy还是应该好好刷的...
所以一共只有一个take home有LC原题还有现在这个offer的onsite考了点python（不是LC那种，主要看思路，写pseudocode都行）

楼主，能请问你之前有ab test经验吗？我在传统行业做ds，投it行业ds都没什么回应，不知道是不是没有这方面经验的原因

pc2751 发表于 2021-4-19 12:15
楼主，能请问你之前有ab test经验吗？我在传统行业做ds，投it行业ds都没什么回应，不知道是不是没有这方面 ...

我在学校上过experiment design，现在的工作中经常给ab test做dashboard和分析 不过面试都是靠自己另外学习准备的 你是不是没有在简历上突出IT DS想要的skillset？丰富的modeling experience／strong analytical skills甚至experience working with cross-functional team都能是加分点

想问一下楼主，既然工作相当闲，在面试的时候问到你现在工作内容之类问题是怎么回答的呢？

感谢楼主的分享～～加米了！
想请问楼主读ISLR有什么技巧吗？我也在看这本但是感觉很抽象很dry，有时候看着看着就走神了QAQ另外还想问问楼主念master觉得附加价值高吗？我本科也是econ+math犹豫在跳槽前要不要先念个master～