什么是在数据科学领域找到工作的关键步骤？我们分享了经过验证的公式，希望帮助众多数据爱好者确保数据科学家/分析师、数据工程师和机器学习工程师得到一个工作机会。

经过无数个晚上和周末的学习，你终于完成你的数据科学计划，获得了闪亮的证书......那么接下来该怎么做？在你和成功之间的唯一一件事就是你的第一份数据科学工作。如何做呢？

我们接着看，以下这些经过验证的步骤。

1.明确目标角色

没有方向或者任何一个方向这都是正确的方向。从多伦多前往北京，如果您不先选择正确的方向，无论您的交通工具有多快、多么强大，都不会准时到达。事实上，如果你选择了错误的方向，你的交通运输效率就会越高，你输得越快，失败的速度就越快（想想选择火箭奔向月球......）。

在求职中，目标角色是你的方向。考虑到您的个人资料和目标角色的理想候选人资料之间的良好匹配，追求正确的目标角色将会提高应用程序响应率和访谈体验。因此，我们需要研究不同角色（如数据科学家与机器学习工程师）的要求，并找出技能、教育和经验方面的最佳匹配。有强大的CS背景，对机器学习感兴趣？这些也许对于机器学习工程师来说是一个很好的选择。或许SQL是你的顶尖技能，那么你可以考虑数据工程师或商业智能角色。或许你拥有强大的沟通技巧，那么数据科学可能是一个不错的选择。

2.制作您的个人品牌信息

你怎么确保人们在你说话时倾听你的语言，说出他们感兴趣的东西？在营销方面，这被称为“迎合目标受众的需求”。当你向潜在的雇主推销自己时，你需要记住他们的需求，以便他们可以通过查看你的简历并给你面试来“听你的”。沟通你所提供的服务可以帮助你脱颖而出，在至少有300到500名候选人的人群中脱颖而出！

我们如何确保我们所说的是雇主想要听到的？诀窍是选定目标角色。既然我们已经定义了目标角色，并且我们对理想候选人的个人资料有了清晰的认识，那么我们就可以挑选出我们最相关的资质，并将其制作成个人品牌信息！例如，对我个人而言，基于沟通和业务知识在数据科学家中具有重要价值的见解，我将自己定位为“具有强大统计技能和实践数据科学项目经验的业务精通数据科学家”。

3.自定义您的简历

你可能会认为你的简历经历了多次修改，为什么你还需要再次定制它？嗯，事实是，简历写作中没有“最好”的东西，你总是可以变得更好！你如何衡量让它更好？总的来说，是一个“相关性”的问题。

作为一名足球运动员，你可能拥有令人难以置信的成绩，但成为一名成功的律师可能涉及不同的技能，因此，当你向律师事务所提出申请时，你的所谓的体育简历可能不会那么令人印象深刻。但是，如果您确实有足够的经验来帮助足球运动员赢得与其俱乐部的战争，可以将其放入您的简历中！这就是相关性。我们在简历上所需要裁减的一点是，简历对于您在雇主眼中所申请的职位来说是相关的。

此外，我们需要将我们对目标角色（工作要求）的理解，我们的品牌信息（这有助于我们脱颖而出）纳入恢复定制。最终目标是建立一个与雇主产生共鸣的简历，因为我们将自己展现为他们正在寻找的完美（但独特）的候选人！

4.改进你的在线状态

现在很少有人第一次看到你的名字时，不会在网上看你。在专业领域中使用最多的工具当然是LinkedIn。因此，当你在找工作时，不能选择LinkedIn。它是如何相关或不相关的？再次，我们将使用您的目标角色作为衡量标尺。想成为一名数据科学家？ Python、R和SQL应该是你的顶尖技能之一。想成为一名机器学习工程师？我们可以用java或C ++来替换SQL，并添加机器学习模型的制作经验…

其他在线营销材料，如GitHub、技术博客、Kaggle个人资料和StackOverflow配置文件也是确定您的专业身份和确认您的简历资格要求的关键，因此请确保他们的状态良好。

5.制定系统的行动计划

人们常说，求职本身就是一份全职工作。我不了解你，但我个人的经历让我相信120％。这就是说，如果没有一个系统的计划，这份工作可能会一直持续下去！

那我们怎么能够系统化呢？首先，确定我们在求职中需要的活动，然后每天进行映射。活动可能包括在线应用程序、网络、数据科学项目、算法和数据结构实践以及面试准备等。您还需要为这些活动提供明确的每日或每周目标。通过这种方式，我们将能够充分利用我们有限的求职时间，当一切按计划完成时，不断向最终目标，我们的工作机会靠拢。

6.行动！

一旦有了计划，采取行动就不会太难，尽管你需要有一个成功的态度和开放的心态。

首先，理解求职是一个漏斗过程，这是很重要的，这意味着，绝大多数时候，你会被拒绝，而不是得到工作机会。许多人看不到这一点，他们在几封拒绝电子邮件和失败的采访后就感到气馁和失望。在一天结束的时候，如果你不继续找工作，这些工作就不会来找你。

其次，你需要开放和灵活。就像机器学习一样，随着您学习新的信息，您的求职过程也将得到改善，例如，某种工作搜索渠道（如联网）更有效，此时，您可能需要调整搜索工作并优先考虑您的高收益渠道。

在这里，你已经掌握了数据科学工作的六个步骤。无论是新毕业生还是职业转换人员，该系统都能帮助你可靠、快速地完成梦想工作。有了这个过程，能够帮助许多有抱负的数据科学家确保他们的工作机会。试试看，祝你好运！