数据分析

数据分析零基础入门|转行全靠这些网络资源

之前写过几篇文科转数据的文章后,有友邻想看具体的操作。

入门期间,我主要自学了SQL,Python和R,还有一些关于modeling的基础知识。

跟听podcast一样,我很难忍受自己不喜欢的说话语气语调之类的,听着不舒服的立马放弃,学完的都是我觉得非常赏心悦目的。

写简历的偷懒小技巧们。

之前做过writing center的tutor,改过一些简历。自己找工作写过一些简历,也帮不同背景的人改过简历。

我自己投过的简历,几乎都拿到了至少第一轮面试。作为新闻专业学生,和其他科班出生同学相比,我的简历应该是有帮我多加几分。

转行?Two simple ways to get started.

之前写了我的转行经历的日志后,有一些留言和豆油问我关于如何具体操作。就抛砖引玉,分享一下两个小方法。 本文比较适合比较非常小白和转行起点的同学。 在发现自己的兴趣和志向后,我发现当时身边并没有任何做数据类的朋友亲戚,之前也没有过任何工作实习经验。 在这种情况下,两个非常简单的方法让我开始朝着想要的方向努力。 第一,上Linkedin 根据职位和公司搜索在职工作者,看他们的教育背景,工作经历。 如果你还可以选择读书/转专业,那就看在你喜欢的公司喜欢的职位工作的人的学习专业,学习课程等。 如果不能再读书了,像我当时一样,那也可以看有没有可能去选修他们有标出来的一些课程。 如果已经完成学业了,看看正在做着自己想要的工作的人也是很有意思的过程。虽然偶尔会感到更深的无力感,毕竟厉害的人实在太多太厉害了。 第二,上各类招聘网站 找自己喜欢的公司喜欢的职位的job description,把requirements分成硬技能,软技能,查漏补缺。 一个栗子。 APPLE的Data Analyst职位。职位link:https://jobs.apple.com/us/search#&ss=Data%20Analyst&t=0&so=&lo=0*USA&pN=0&openJobId=114157832 Job Summary 当然需要仔细读。Key Qualifications是更有用,更直观的信息。 上述职位描述截图 仔细研究这些 We benefit form your proficiency with tableau — 硬技能: tableau。 Tableau并不难,可以在网上找到非常多的入门教程,文字或者视频,还有非常多超厉害的分享。 You are proficient at queries, report writing and presenting findings — 这里的query很大程度是指SQL query。 写报告和present finding可以在课程或者实习中获得。 在我的BA实习中,我的职责包括写报告,用PPT展示发现,提出建议。 You have experience with relational databases — …

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从纯文科生到FAANG数据工程师 — 我的转行记录

从我萌生做数据相关的工作的念头到我签了FAANG的Data Engineer(DE)offer前后三年。这三年有计划有不断学习更有很多很多的幸运。 学习背景:本科国内新闻,研究生北美财经新闻。纯纯的文科生。 工作经历:某四大咨询一年10个月,现FAANG DE。 — 研究生第一个学期修了一门Data Storytelling。一个人做了一个小项目,从数据开始分析,到找到数据背后的人,去采访讲故事。喜欢整个过程,尤其喜欢数据的部分。接触了各种数据工具。 因为专业课程设置,第一个学期以后每个学期我都可以选修新闻之外的一门课。第二个学期选修了MBA的数据分析和决策。对数据的喜欢更明了了。 但是很迷惑不知道该从哪里开始入手。学了几年新闻,对其他行业一无所知。同时有些害怕,隐约知道因为签证,在美国转行并不像国内自由。有天晚上甚至很焦虑地跟一个并不怎么熟的朋友打电话倾诉。 — 冷静一些后查了一些学习数据的文章教程,决定从最简单的SQL入手。 五月份学期结束开始跟着Udemy的课程学习SQL。花了五天时间把基础学完。跟着更多的课程进行巩固学习。学新知识的兴奋,理性思考解题步骤的过程,都让我有一种前所未有的满足感。 — 七月末开始给路透社两位记者做research建数据库,做数据可视化。这份经历在我简历上多加了一段工作经历,也给自己的数据转型多加了一个好故事。在之后的好多场合下都用过这段经历。 — 九月开始到学校在Washington D.C. 的program上学,一半实习一半上学。 暑假找了非常多跟数据新闻相关的实习都失败后,项目帮我联系了在一家智库做business analyst的实习。在整个找实习的过程中,我一直和负责人沟通表达我非常希望做数据的心情,所以得到这个通常只给商学院学生的实习机会。 这次的实习技术含量并不高,但是可以接触到智库网站的第一手数据,并且根据数据提出切实的相关的建议。对我来说,培养了我的product sense且是很好的面试故事。 — 同时我们可以选择去GWU上课。为了学到更多更technical的数据相关工具和基础知识,这个学期我选择了学习统计学院的SAS课程。这门课程要求学生已经上过统计课基础。为了学SAS,我跟教授谎称我有基础,所幸他们没有我的任何记录。前一个月的课程,我没有听懂一个字。每节课都疯狂记录下教授的每一句话,课后花很多时间在Youtube上补课。虽然第一次的作业写得一塌糊涂,期中期末考试我都是三十多人班级里的前几名。 — 在这个学期内,我通过校招拿到了第一份工作offer。 四大的校招一般只会发布给商学院专有的career link。但那一年很幸运,D家把数据相关的职位信息发到了我们学校的career link。 仔细读了他们的job description,我有把握用自己的经历故事对应他们的每一条要求。字斟句酌地写了cover letter,修改了简历。 面试和一位经理三位合伙人分别聊天。在数据方面主要讲了第一个学期Data Storytelling做的项目,暑假给路透社做的research以及正在做的智库实习的工作。面试前把所有有关的经历都写下来,反复练习,以求每个问题都有对应的故事来回答。 经历了飞来飞去飞机延误等等的波折后,我拿到了纽约办公室的offer。 — 拿到offer后,我决定在第四个学期找一份更注重数据分析的更technical的实习来锻炼product sense和technical skills。在研读了工作要求,评估了我的水平后,修改简历,电面视频面试,我拿到了波士顿一家20人+的小网络公司的实习。 这份工作里,我需要分析访问量数据,做简单的dashboard,和其他的team合作,向整个公司汇报每天的数据变化,调查数据异常。对我来说是非常好的练习,我对自己在技术方面也有了更多的信心。 第二年10月,我开始去D家上班。 尽管我一直主动表达希望做更technical的数据相关工作,机会仍然非常少。在仅有的几个数据类相关的项目,我主动要求做数据分析,建模,做数据可视化。这些都被我写在简历上作为这份工作的bullet points,在面试中也用了这几个故事作为事例。 上班后我很幸运地抽到了H1B。H1B要求工作内容和专业相关。我之前修过的Data Storytelling,MBA和统计学院的课都被我非常详细地写进了非常长的一封信,用来建立专业的相关性。经过漫长的等待后,我拿到了approval。 上班一年出头,在做了很多非technical的工作后,我决定是时候换工作了。 这一次我的目标瞄准了硅谷的科技公司。根据每个公司每个职位的job desciption,每份简历我都做了不同的调整,从job description里摘取关键词,在我的简历里表达一样的思想。 圣诞节后,我开始准备面试。70天里,我花了很多时间做Leetcode,Hackerrank,Check.io和Interview Cake。主要练习SQL,Python,product sense等。 买了一块小白板放在家里,经常给自己出问题,在白板上反复进行一系列的练习和解题。 同时反复练习我的和数据相关的故事,包括第一次找工作时候准备过的故事。给每个故事加上几个关键词,可以套到不同的主题来回答不同的问题。 …

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