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Amazon、Microsoft等一线科技大厂对数据分析/商业分析的招聘需求
商科生/文科生转型商业分析需要几步走？科技大厂分析岗有哪些细分？如何判断自己适合什么样的岗位？
求职科技大厂数据分析/商业分析，应具备哪些能力和特点？
如何快速夯实掌握数据分析/商业分析岗必备技能？
常见的面试问题如何准备？
数据的指数级增长正在使数据科学和机器学习成为全球商业分析解决方案的市场差异化因素。随着数据科学和机器学习技能需求的增长，以及人们生活模式的变化，2021年很可能成为这个领域的一些新趋势的见证者。
作为数据领域在商业应用中最普及的职能：数据分析。会涉及到非常具体的数据分析工作，例如公司数据库的维护和处理，数据清理和整理，ETL（Extract抽取, Transform转换, Load加载），设计开发和维护产品的Data Pipeline，建模和优化，需要很扎实的统计知识、数据结构知识、以及编程能力。
在2021年，企业团队内部对数据相关职位的年需求会出现持续增长趋势，人才需求将达到70万。数据分析也是非常多同学想要进入的领域。
今天，我们很高兴地邀请到了彭博社伦敦办公室的Kyle导师，来为大家分享在英国，如何求职数据分析岗位！
Kyle导师将会分享以下内容：
求职两大难点
如何在英国找到第一份全职工作？
英国数据分析领域的发展趋势？
作为数据分析师，工作中都会用到哪些工具和技能？
求职两大难点
在我看来，其实找工作的难点主要有两部分，如果把难度分为100%的话，首先50%就是你要得到面试机会，然后剩下的50%是你通过面试。
和大部分同学一样，这两个难点我也都有遇到过。首先得到面试就是最难的，因为每天HR收到的简历数不胜数，什么牛津、剑桥、帝国理工各种名校背景的候选人，在英国也会收到美国的学校背景候选人的简历，你会和这些名校背景的同学去竞争同一个岗位。(在英国，一般的大公司对签证都没有什么要求。)
拿到面试机会主要有两种方法，第一是Networking，第二就是多去投简历，同时要修改好你的简历，Cover Letter也要写的特别好。你可能和同一个班的同学中学不到很多知识，这时候你就需要去自己寻找学长、学姐或者学校的资源，寻找修改简历的方法。
然后第二点就是后面通过面试，这里有很多问题，对于国际生来说，大家可能最难的是一个英文面试的问题，英文面试最好是找一个英语是母语的人，或者是对面试有丰富经验的人帮你在遣词造句方面下一些功夫，比如回答某一个问题用哪种方式去表达会让面试官感受更好、更舒服。归根结底你是要到最后让双方都有一个舒服的过程。
学姐Tips：
建议同学们主要从自己身边出发，如果找很多不认识的人推荐，效果不太好，因为他们会推荐很多人，在公司HR系统里面都会显示。
最好去搜索一下自己学校往年的学长学姐都在哪里工作，这样会有同校关系，他们也更愿意帮助你。
站在推荐人的角度，如果对方和自己根本不熟悉，虽然会帮忙推荐，但是不会花费太多心思。因为首先自己对他不够了解，不会直接说他某某方面很好，或者直接找他职位的Leader说他很好，夸下海口肯定是不对的。
所以找人推荐要从自身周围出发，而不是网上随便挖一个人推荐，那样看起来会有不少人帮你推荐，但效率和成功率肯定是不高的。
如何在英国找到第一份全职工作？
其实求职这件事情，如果你是本科生，大一的时候就应该开始准备，如果你是研究生，你在研究生入学之前就应该准备好你的简历，并且简历的内容基本上每天都在更新，每天都看一遍，随时准备好把简历投递出去。
同时需要注意，对于初入职场的同学来说，所有企业的招聘，校招是最好的机会，你的努力和结果是成正比的，如果你努力了，校招一定能得到很好的结果。
就像我现在工作几年之后我发现，错过了校招再想求职就会遇到很多不确定因素，完全不在你的掌控之下，你想换工作、跳槽都是非常非常难的。有很多同学会觉得校招很难，但事实上校招其实已经是整个职场生涯最简单的部分。
学姐Tips：
简历非常重要，如果你没有一个好的简历的话，在公司招聘流程中HR那一关就可能通过不了。
HR看简历会看你的关键字，比如同学投递的是数据方向，同样做数据或者统计的项目，很多同学会把项目原本的题目写到简历里面，用到某某模型等，可能会显得你非常专业，但HR可能看不懂。你需要做的是把重点的词汇，比如数据处理、模型、机器学习等对应岗位JD的关键词加入到简历里面。
其次是简历的排版，很多同学的简历会写两页甚至更多，建议刚刚毕业的同学最好是写一页。HR看简历的话，如果求职者不是一个工作经验很丰富的人，把简历写两页，他们会觉得求职者的总结能力不够，所以简历一定要精炼，排版一定要好看。
英国数据分析领域的发展趋势？
数据行业是一个非常非常有前景的行业，任何部门都在实现数字化，举个简单的例子：比如我现在的工作有一个风能发电系统，风能发电的风车上面会安装传感器，这些传感器就会收集看似很不起眼数据。而这些数据收集起来将会帮行业的发展提供非常大的帮助。这里就是数据分析师的位置。
就和传感器收集的数据一样，全球都把传感器用在各种各个方面收集数据，然而这些数据的价值只会在你真正去分析它时才会体现出来，然后将它运用到将来需要发展的地方，所以数据行业非常有用。
现在的数据行业需要很多的人才，但目前市场上的毕业生也好，还是工作很多年的人也好，都只是在学习的阶段。就算你是学校里这方面的教授，也不可能掌握整个行业最前端或者是教科书级别的技术。
因此数据行业是一个非常有前景，但同时也需要有大量新一代的年轻人或者是行业内深耕的科研人员，去定义并促进整个行业发展。
作为数据分析师，工作中都会用到哪些工具和技能？
我是在一家金融公司做数据分析，其实数据行业有两类职位，一个是偏技术一点的，就像我目前在做的一些数据库的数据管理、数据质量分析等。例子有组建ETL，其中包含了从数据库获取信息，然后把它改变成你想要的格式，再把它转换成用户可以吸收的表现形式，比如是一个图表，也可能是一个展现。另一种数据职位就是纯分析，例如量化研究，深度学习等等。
对于现在的毕业生来说，如果你想要进入数据分析行业，建议可以向数据内容分析、从数据庞大的数据库中分析出有用的价值这个方向去努力，这也是我非常看好的一个方向。
工作过程中用到的工具简直太多了，一些偏学术的公司会用R，一些偏数据库管理的公司会用到Python和C++，但是C++只在数据库中运用，因为你需要提高读取速度，比如高频交易你可能要用0.00几秒和别的竞争对手形成差距，这就需要用到C++。也会用Python做出一些可视化的报表。
所以我说Python非常重要，因为它灵活性比较高，在整个ETL或者是整个数据分析的各个阶段，你都可以把它熟练的应用到。
最后再强调一下，数据行业是一直是需要人才加入，但是现在人才的水平达不到，所以如果真的想要找到数据分析工作的话，一定要下功夫多学一些技能和工具并熟练掌握它。也一定要想办法，在面试当中表现出来，给面试官一种你喜欢学习的感觉。因为在数据分析行业，你每天都要想办法去学新的东西，去打败你的竞争对手。
想要求职数据分析岗位，却不知从何开始准备？美东时间 3月17日 9PM，我们邀请到了来自Amazon的导师，来为大家分享：如何求职Amazon等一线大厂数据分析相关岗位？
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