如果有人问：2024年最有“钱”途的岗位是什么？Data方向必定榜上有名。
作为目前炙手可热的行业，Data与当今社会发展紧密相连，谁不知道它就out啦！~
加之数据岗位具有薪资高、待遇好、前景远等优点，吸引众多人才，导致竞争加剧，求职难度增加！尤其是在今年公司收紧招聘岗位数量的情况下，数据岗位的offer可谓“一岗难求”！
面对如此现状，如果你正在计划寻求数据岗位工作，心有疑问：
· 数据岗位发展趋势如何？
· 面试数据岗位应该怎么准备？
· 常见题型、考察重点都是什么？
· 没有实习/工作经历怎么弥补？
· 怎样把专业知识灵活融入项目中？
数据岗位上岸，必定不能错过以下“礼包”，速度领取：
今日福利
PART.01
免费专题讲座
（9年+求职导师，解密数据求职真相）
PART.02
US地区最新岗位网申表
（全美300+公司，附直投链接）
PART.03
数据分析经典案例
（10大经典题目，含详细思路）
扫码添加小助手，
回复【DABI】免费领取福利！
01
Data岗位正在崛起：
Data是融合数学、CS和数据发现/挖掘的专业。岗位负责分析处理大容量的数据，进行深入的分析去找到其中的趋势来得到对其机制和意义的更深理解。工作内容主要是研究数据、商业管理，或者进行开发造性内容。
图/谷歌
麦肯锡全球研究院曾预测，未来同时具备大数据分析能力并可以为企业作出有效决策的数据管理人员和分析师有150万人的缺口。
这个数据不禁令人想到雷军曾说过：站在风口上，猪都能飞。面对如此大的市场需求，今天选择数据岗位，可以躺赢吗？并非如此。
02
数据岗位竞争空前激烈！
未来商业世界里，多数公司都需要拥有驾驭数据的能力，通过数据做精细化运营，驱动业务增长。所以，不仅是科技行业，医疗、电信、教育、金融、制造等其他行业都向数据专业学生敞开大门。
发展如日中天，职位浩浩荡荡，是什么造成求职泥石流？
据调查，超过55.4%的同学明确表示希望转入计算机或数据相关专业，并愿意从事相关职业，但是想找到Entry Level / New Grad的工作却并非易事。
思考时间
假设，作为美国留学生，正在攻读Bachelor/Master，想找Data方向入门级职位，可能面临哪些竞争对手？
对手有——
· 科班出身：如专业对口的统计、CS、工程、数学等专业的PhD、Master、Bachelor；
· 非科班出身：如土木、生物、物理、化学、金融、会计、EE甚至文学等其他专业的PhD、Master、Bachelor。
详细来说，科班竞争对手实力强劲，且目标岗位高端，可暂且不谈。单说，试图跨专业求职的同学，没有相关的实习或项目经历，基数庞大，所以竞争格外激烈。
如何告别“菜鸡互啄”，从分母变分子？
OneCareer特别定制——
【数据分析与商业智能 Data Analytics & Business Intelligence】背景提升项目，开放免费试听~
实操内容：协助德克萨斯州某能源供应企业 (500 强企业 ) 对公司系统进行数据迁移并进行商业报告系统优化，通过大数据分析控制居民能源使用情况，同时提高公司营收。
⏰美中时间7月13日8PM=北京时间7月14日9AM
从无到有，作为真实项目优化简历，弥补项目短板，高效提升面试能力！
扫码添加小助手，
回复【DABI】免费领取试听名额！
03
项目成为面试必备条件？
巨头企业靠实习项目筛人，中小公司和startup希望求职者可以免带教直接开工。总而言之，想要告别“菜鸡互啄”，从众多竞争者中脱颖而出拿到offer，需要有相关的实习或项目经历。
但是，许多同学的数据项目要么为0，要么存在致命问题——
PART.01
非商业场景，忽视工业属性：
以环境工程专业为例，A同学经常会做气候方面的研究，平时也接触与数据分析相关的项目。但是前后关系非常有限，在简历呈现上存在局限性。
而互联网行业与学校Research不同，注重是否与产品相结合、提升产品的商业能力，因此对应聘者项目中的商业属性（工业属性）非常重视。
A同学的简历虽然有数据分析经历，但没有分析过诸如产品某个功能调整对用户和业务的影响，所以被科技公司以需求不匹配的理由拒绝！
图/网络
PART.02
作业级项目，无“落地能力”：
什么叫做项目的“落地能力”？所谓“落地能力”更多的是项目变成产品的能力，而不是停留在学校作业水平。
以人工智能视觉项目为例，B同学在学校中会完成用Python调取相关API完成网络图片的监测或者识别。那么引出以下问题：
· 以应用场景对宠物进行识别为例，换到自然状态下获取的照片，受到自然光线的影响，算法鲁棒性是否依然存在？
· 是否可以做到实时识别，可以达到多少fps？
· 相关系统如何运作？
· 系统架构如何搭建，模块部署如何完成？
· 为性能考虑，是否需要使用C++？
· 重要算法可否进行并行优化？
· 算法内核是否可以改进来增加识别准确率？
· 所部署的目标平台是什么？
· 结果的检测标准(KPI/Quality Matrix)是什么？
如果仅仅用Python来调取相关方程，不考虑其他条件的情况下，完成识别或检测是非常简单的事情，这样的项目对我们胜过其他求职者没有任何帮助……
相反，如果针对所做项目提出严苛的产品级要求，并且向着产品落地的目标而努力实现，同样功能的项目，在面试官的眼中，会是完全不同的竞争力。
10 大最受欢迎数据分析案例：
（部分内容展示）
扫码添加小助手，
回复【DABI】免费领取完整版！
04
数据面试中的“意识流”：
想做“落地”项目，应该从哪里下手？这就牵扯到产品感。如果不具备工业级产品思维，即使确定高于普通同学标准的求职目标，也不清楚如何下手或高效进行……
产品感即为product sense，它不仅只应用于项目，还贯穿于面试中。
图/Quora
网友：“怎么办？12个DS的面试全部凉凉。所有的面试官反馈都说我product sense过于薄弱。”
无论是Data Scientist、Data Analyst、Product Analyst，还是Data Product Manager等众多职位都需要求职者具备良好的product sense。尤其对于Apple、Amazon、Google等科技巨头公司更是如此。
网友：“我自认为回答可以给90分，但面试官却表示无感。”
Product sense难就难在有“主观性”，考察内容广泛，而且有深度、具备高可变性。
没有经过训练的求职者，摸不清面试官思路，不知道如何正确理解产品，也没有构建产品的能力，想过product sense关自然很难。
so，如何提升个人Product Sense？
OneCareer资深导师TR Liu，13 年+工业界/咨询师经验，辅导留学生求职9年+，帮助每个同学搞定product sense，仅需30天，完成工业级项目，手把手讲解怎样获得面试官青睐！
来OneCareer王牌背景提升项目——
【数据分析与商业智能 Data Analytics & Business Intelligence】，就是为各位有志在美国从事数据岗位的同学们量身打造的就业武器。
项目亮点
· 500强企业，真实工作项目，优化简历；
· 使用AWS/SAP等企业级系统，含金量高；
· 1个月陪伴式闭关，短期急速提高；
· 以面试为导向，全面讲故事/简历包装……
扫码添加小助手，
回复【DABI】免费领取试听名额！
最后，今天转行Data岗位来得及吗？只要有Determination，什么时候转行都可行！
科技领域的魅力在于，近些年在SDE、Data求职的同学前赴后继，可是美国就业市场对高科技人才的需求依然可观，薪资待遇依然优厚。
OneCareer学生许多非科班出身，甚至有些自始至终都没有接触过相关课程。即使编码能力较弱，通过OneCareer导师的辅导也可以成功斩获科技公司offer！
“我适合跨界从事Data岗位吗？”
扫码添加小助手，
回复【求职】进行1V1评估，
免费获取求职规划！
想要获得更多内部求职资料吗？
想要了解更多名企实习内推信息吗？
想要拿下更多行业大厂全职Offer吗？
现在，扫描下方二维码，
回复【实习】即可进行优先咨询！
你想要的名企实习内推，全都在这里！
发现“分享”和“赞”了吗，戳我看看吧