疫情的蔓延不仅严重影响了我们的日常生活，求职市场也从此迎来了寒冬。不少全球性大企业都纷纷进入招聘冻结期甚至裁员，让众多求职者措手不及。
然而根据Burtch Works（知名猎头公司）于今年三月底发布的最新报告，数据领域的职位（包括数据科学家、数据分析师、工程师等）并没有受到太大影响，因为绝大部分数据工作都能适应远程办公的要求，并且还可能因为疫情而增加对数据类职位的人才需求。
这一消息给最近正在为求职而焦虑的候选人极大希望，灾难之下，数据科学职位俨然成为特殊时期的“铁饭碗”。按耐不住的同学们纷纷瞄准这个契机争相准备进入数据科学行业，趁着疫情下隔离居家，大家都拿出了当年备战高考的决心，日夜苦读到秃头，抓紧学习补充数据科学知识。
统计学（回归分析）、编程语言（SQL, NoSQL、Python, R），行业知识（365行，行行都熟知）。简历修改了几十遍并投出了几百份，等到却是收件箱中寥寥无几的几行标题：Thank you for your interests in XX company. Unfortunately…
奋斗的激情被残酷的现实浇了一盆冷水。我们日夜兼程“埋头苦读”，学习并掌握了数据科学必备的技能，却依然换不来一个电话面试，问题到底出在哪里呢？
你与Offer之间，也许只差一份“漂亮”的作品集
缺少出众的项目作品集（Portfolio），也是你被“过滤”掉的重要原因之一。
也许你是刚走出校园的毕业生，或者是已有其他行业工作经验的转行人士，在简历递送到HR面前时，你首先要说服他们的是：你有相关经验！
当然，“口说无凭”，你得想方设法证明自己真的有相关经验。而附带的作品集就是最好的证明。
研究调查发现，超过50%的HR更倾向附上作品集的候选人。如果在简历中能附带作品链接，大部分HR会选择点击链接看看你做了什么，而不是通读一遍你的简历。
所谓无图无真相，求职第一关是通过简历筛选，拿到下一轮的面试机会。而每天，成千上万份涌进HR邮箱的简历中，大部分简历都堆砌着重复的词汇：数学、统计学、编程工具、高效沟通能力等等。如果部分技能还能通过列举证书加以说明，那么沟通能力、问题解决能力等难以直观评价的指标就显得无以考证。
目前求职data的人数指数增长，仅仅做到“优秀”是不足够的。你得“突出”，出类拔萃，才能“鹤立鸡群”成为被选中的那一个。
什么是数据科学的“作品集”？
区别于设计类等作品集，数据科学的作品集泛指任何能公开展示你数据科学能力的项目集合，它可以包括公开的数据源及分析过程展示，比赛项目的成果展示，相关的分析报告，甚至可以是你在博客中写的一项有趣的数据发现等。
形式并不是最重要的，关键是如何在项目作品集中展现自己相关的能力，让自己能通过作品集脱颖而出。
你该在作品集中展现什么能力？
首先要明确的是，项目作品集的准备要根据行业特征有针对性地准备。例如申请互联网电商行业的数据分析师，最好附上对电商平台点击转化率的分析或流量预测的项目；而申请机器学习工程师职位的作品，最好突出自己运用机器学习做回归分析及预测的能力。
概括而言，作品集通常应该突出以下几点能力：
掌握的技术栈：通常应包括目前流行的工具如Python, SQL, R, Machine Learning等。
数据可视化能力（讲故事能力）：除了简单的堆砌华丽图表，还要尽量让其能够产生交互性，并能“叙述”故事主线。
团队项目协作能力：通常能通过参加数据科学项目比赛或参加团队项目来说明。
由数据形成的行业洞见：根据行业不同，每个项目作品该包含3个以上有深度的行业分析结论。
最适合放入作品集中的项目有哪些？
数据清洗/挖掘项目
现实工作中，60%到80%的数据科学家工作都要负责数据挖掘、清洗，因此这可以说是作品集中的必备项目。你要证明自己能够赶“脏”活，即使再“脏乱差”的数据经你手中都能转化成“干净、整洁”的数据源。除此之外，你还要从中发现“有趣”的规律和结论，展示整个“变废为宝”的过程。如果你还想更加凸显自己的硬能力，你可以展示自己如何获取这些数据源（例如通过API，网页爬虫等），因为这对数据抓取的能力要求更高，更能将自己与众多求职者区别开来。
数据可视化项目
如果你想让自己的作品集看上去高大上，这是最能生产华丽作品集的项目。这类项目不再过多强调底层数据的构建，而是着重体现你如何构建数据间的逻辑，通过可视化形式把结论和行业洞见传递给外行人士。你可以用多样的图表、交互式Dashboard等传达出你想讲的故事。你也可以展示出自己会多种可视化工具（R，Matplotlib等），最好，你的图表仪能让读者有兴趣继续研究下去。
团队项目
如果孤军作战太寂寞，你还可以选择和团队成员共同完成一个中型以上的项目。目前各大平台都在举办与数据科学相关的比赛，例如Kaggle（全球最主要的在线数据平台及数据科学竞赛平台 ）近期便举办了“COVID-19开放研究数据集挑战赛”。这是展示团队协作的良好机会，同时你也可以根据自己担当的具体角色，有针对性的在简历中提及自己担任的具体角色和工作任务，模拟出真实的团队项目场景。
全流程项目
大数据分析项目
在哪里展示作品集？
有了自己的一系列作品集，该在哪里进行展示呢？
GitHub是目前最流行的代码开源平台，除了 Git 代码仓库托管及基本的 Web 管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱（报表）、代码片段分享（Gist）等功能。只要建立好自己的账号，上传作品集就显得非常容易。对绝大部分作品而言，你只需通过Jupyter Notebook或R 的Markdown格式就能在GitHub上轻松展示作品。
公开的数据比赛平台是另一广泛展示作品的平台。通常你的获奖作品会被平台加以公示并供下载。只要越来越多的人采用了你的数据集或引用你的数据发现，你的作品也将越被人熟知，越有机会成为数据届的“网红”。
除此之外，你还可以通过写博客、发表文章等展示自己的数据分析成果和思考。将自己的作品“暴露”在公开平台，便越有机会遇见“伯乐”，踏进数据科学的城堡。
已经摩拳擦掌，跃跃欲试开始准备作品集，却苦于找不到数据，或不知道做什么项目？职图的Petite Studio飞跃计划，则为同学们提供了难得的项目实战机会。给你一段高含金量远程实习，足不出户跟随一线名企导师巩固数据分析相关技能，做出面试官满意的数据科学作品集！
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充实简历，面试有话说。很多简历空荡荡的小伙伴除了简历的撰写技巧有问题以外，一般是之前没有什么实践经历或实践经历太水，而这样的一份“货真价实”的实践经历会让你有很多细节可以提炼到简历中，同时你写出来的数字性的结果也很有代表性。
增强求职竞争力。在大多数情况下，一个职位的竞争者少则几十个，多则上千人，很多符合 Senior Associate 要求的人也在申请 Associate 的职位而雇主永远都是录取和自己职位需求贴合度最高的、更优秀的候选者。
整个实习项目中，职图会通过和Petite Studio的合作， 推出联名T-shirt，推广到全美高校，提高职图和Petite Studio的合作款在北美高校间的品牌影响力和产品消费力。
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