弗雷德里克·巴斯勒，APTEO增長(zhǎng)營(yíng)銷(xiāo)。

獲得一份數(shù)據(jù)科學(xué)工作就像學(xué)習(xí)Python和Jupyter之類(lèi)的技能一樣容易，參加Kaggle比賽，獲得認(rèn)證，并在求職門(mén)戶(hù)網(wǎng)站上提交簡(jiǎn)歷，對(duì)嗎？

錯(cuò)誤。

最近，Kaggle的用戶(hù)達(dá)到了500萬(wàn)。看看其他社區(qū)，走向數(shù)據(jù)科學(xué)每月有2000萬(wàn)的瀏覽量。人工智能研究員吳恩達(dá)在他的Coursera課程中有400萬(wàn)學(xué)習(xí)者。

與此同時(shí)，全世界只有17100毫升的工程師。在撰寫(xiě)本文時(shí)，全球LinkedIn上有2100個(gè)開(kāi)放的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師角色。其中，大約80人在Faangs。

公平地說(shuō)，如果我們把普通數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能研究員的角色包括在內(nèi)，全球總共有86000個(gè)空缺職位。盡管如此，稱(chēng)數(shù)據(jù)科學(xué)為“競(jìng)爭(zhēng)”將是今年的輕描淡寫(xiě)。

紅海對(duì)藍(lán)海戰(zhàn)略

在商業(yè)上，競(jìng)爭(zhēng)激烈的領(lǐng)域被稱(chēng)為“紅海”，鯊魚(yú)在擁擠的空間里爭(zhēng)分奪秒。相比之下，“藍(lán)海”指的是未開(kāi)發(fā)的、沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)空間。

作為一個(gè)未來(lái)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，你的目標(biāo)是在藍(lán)海中競(jìng)爭(zhēng)。這里有四種方法可以做到這一點(diǎn)。

1.利用利基平臺(tái)和社區(qū)

我是LinkedIn超級(jí)粉絲。事實(shí)上，我參加了100多個(gè)LinkedIn學(xué)習(xí)課程后，已經(jīng)成為L(zhǎng)inkedIn的特色，我發(fā)了超過(guò)10,000條評(píng)論的帖子，我有超過(guò)20,000個(gè)連接。也就是說(shuō)，僅僅依靠LinkedIn是一種紅海戰(zhàn)略（?·?)。

LinkedIn擁有億萬(wàn)用戶(hù)中的三分之二。這意味著，如果你只在LinkedIn上建立網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)LinkedIn申請(qǐng)工作，你將與大量難以置信的人競(jìng)爭(zhēng)。

作為一個(gè)使用LinkedIn招聘人員的人，好的招聘信息可能會(huì)被如此多的申請(qǐng)者淹沒(méi)，如此之快，以至于連瀏覽所有的申請(qǐng)都很難，更不用說(shuō)給每個(gè)人反饋了。

這就是為什么除了和LinkedIn之外，我還建議您使用利基平臺(tái)，如Shapr、Y Combinator在初創(chuàng)公司的工作、LunchClub.ai（注意：這是我的邀請(qǐng)鏈接，但我沒(méi)有報(bào)酬）、Wizards等松散社區(qū)，以及Meetup或Eventbrite上的離線社區(qū)。

所有這些都是免費(fèi)的。

緊密結(jié)合的社區(qū)讓脫穎而出變得容易得多。例如，Shapr和RunchClub都是專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)，完全專(zhuān)注于建立一對(duì)一的聯(lián)系。

2.網(wǎng)絡(luò)避免“黑洞效應(yīng)”

我曾經(jīng)遇到一個(gè)參加會(huì)議的人，他開(kāi)玩笑說(shuō)“網(wǎng)絡(luò)是說(shuō)不工作的新方式?！庇腥さ氖牵疫€在那次會(huì)議上遇到了一個(gè)新客戶(hù)。

網(wǎng)絡(luò)與第一點(diǎn)類(lèi)似，但這里我明確地指的是什么時(shí)候該申請(qǐng)工作了。

您可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)這樣的故事：人們提交了數(shù)百份工作申請(qǐng)，卻沒(méi)有得到任何回復(fù)。也許你自己也是這種現(xiàn)象的受害者。

雖然有些人通過(guò)這種方式找到工作，但越來(lái)越有可能的是，在某個(gè)求職網(wǎng)站上提交簡(jiǎn)歷意味著你永遠(yuǎn)不會(huì)得到回復(fù)。正如我所提到的，招聘經(jīng)理已經(jīng)被應(yīng)聘者淹沒(méi)了。

就像把你的簡(jiǎn)歷扔進(jìn)黑洞一樣。

問(wèn)問(wèn)你自己：如果你必須決定雇傭誰(shuí)，在一個(gè)完全陌生的人和一個(gè)介紹給你的人之間，你會(huì)選擇誰(shuí)？

因此，招聘經(jīng)理和高管幾乎總是和他們有一些聯(lián)系的求職者一起去，即使只是由一個(gè)共同的熟人介紹。

你的關(guān)系網(wǎng)越多，你與潛在雇主的相互聯(lián)系就越多，就越容易得到介紹。

下面是一個(gè)超級(jí)簡(jiǎn)單的模板，您可以使用該模板向相互連接詢(xún)問(wèn)介紹：

首先，參與他們的最新帖子，然后信息。

嘿Connector_name，

我希望你過(guò)得很好。因?yàn)槲覀冊(cè)谕粋€(gè)行業(yè)，并且和[@name]在[@company]有共同的聯(lián)系，我希望你能通過(guò)LinkedIn介紹我。我最近申請(qǐng)了他們的[招聘職位]。

我寫(xiě)了一條草稿消息，您可以復(fù)制/粘貼到他們那里進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹:

你好[@name],

我注意到您正在招聘一個(gè)[招聘職位]。

我想把[@Frederik Bussler]介紹給你，他是一個(gè)潛在的候選人，在這個(gè)空間里有[earchement_1]和[earchement_2]。弗雷德里克有興趣和你談?wù)勥@個(gè)職位。您想簡(jiǎn)單介紹一下嗎？

謝謝，

connector_name

3.專(zhuān)業(yè)化

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)多學(xué)科領(lǐng)域，一個(gè)很大的組成部分是領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)知識(shí)。

例如，Walmartuses預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)特定時(shí)間的需求。如果一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家職位的招聘經(jīng)理必須在“Python專(zhuān)家”和“零售預(yù)測(cè)建模專(zhuān)家”之間做出選擇，顯然更專(zhuān)業(yè)的候選人會(huì)贏，其他條件都一樣。

亞馬遜的推薦工程師貢獻(xiàn)了亞馬遜高達(dá)35%的收入，他們不斷雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)人才來(lái)培養(yǎng)這只金鵝。如果你在推薦引擎上工作過(guò)--即使只是作為一個(gè)附帶項(xiàng)目--這會(huì)讓你比一個(gè)更通才的申請(qǐng)人更有優(yōu)勢(shì)。

學(xué)習(xí)SpecializedSkills--哪個(gè)專(zhuān)業(yè)取決于你的個(gè)人興趣--是一個(gè)游戲規(guī)則的改變者。

4.實(shí)踐項(xiàng)目>證書(shū)

證書(shū)在2020年風(fēng)靡一時(shí)。如果你使用領(lǐng)英，你肯定會(huì)注意到臭名昭著的“認(rèn)證貼”。

用戶(hù)展示他們從Coursera、EdX、在線學(xué)習(xí)門(mén)戶(hù)、LinkedIn Learning和數(shù)百萬(wàn)其他來(lái)源獲得的證書(shū)。我也對(duì)此感到內(nèi)疚--正如我提到的，我參加了100多門(mén)LinkedIn學(xué)習(xí)課程，并獲得了幾乎所有常春藤盟校的證書(shū)。

也就是說(shuō)，依靠證書(shū)是一種紅海戰(zhàn)略（?·?)。當(dāng)數(shù)百萬(wàn)人擁有與你相同的證書(shū)時(shí)，那么你就需要區(qū)分器。

實(shí)際的項(xiàng)目，在那里你分析你感興趣的數(shù)據(jù)，會(huì)給你一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。

為了獲得靈感，您可以查看上面提到的數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)趨勢(shì)SDashboard和其他公共工作區(qū)。

結(jié)論

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的領(lǐng)域，但你可以通過(guò)使用利基平臺(tái)、發(fā)展你的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)、專(zhuān)注于你感興趣的領(lǐng)域，并與世界分享獨(dú)特的項(xiàng)目來(lái)脫穎而出。