原文：
www.kdnuggets.com/2019/06/guide-transitioning-career-data-science-part-2.html
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这是我关于同一主题的上一篇博客文章的延续。确保你在继续阅读这里之前先阅读了那篇文章。
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第 5 步：构建你的作品集项目
你的潜在客户已经回答了你所有的问题。现在，你需要分析这些答案并回答这两个问题：
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“我的潜在客户正在解决什么业务问题？”
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“他们掌握的主要技术技能是什么？”
就这样，没有更多内容了。
回到我的例子，如果我的大多数潜在客户说他们分析来自 Google Analytics 的网站数据并将这些见解呈现给数字营销总监。他们主要使用 SQL 和 Tableau 进行分析，但很少使用 Python 或 R。如果他们还提到大多数市场数据分析师在工作中学习 R 或 Python。
那么我知道我必须开始学习 SQL 和 Tableau。如果我一开始就开始学习 Python 或 R，我就会浪费时间。
下一步是基于本节中两个问题的答案快速构建一个作品集项目。不要立刻报名参加课程以学习构建项目所需的技术技能。相反，你应该学习足够的技术技能来完成你的作品集项目。我从《The First 20 Hours: How to Learn Anything . . . Fast!》的作者 Josh Kaufman 那里学到了这种方法。
对我而言，我必须分析 Google Analytics 数据，并在 Tableau 中开发一个仪表板来可视化我的分析见解。你的第一步是找到项目的数据源。你可以在 Kaggle 上找到有趣的数据集。你也可以通过“19 个地方找到免费的数据集”来寻找数据集。
对于我的项目，我将使用Kaggle 上的 Google Analytics Customer Revenue数据集。然后在我的笔记本电脑上安装 Microsoft SQL 服务器，并将数据集上传到 SQL 服务器。我这样做是因为根据我的了解，市场数据分析师使用 SQL 来提取数据。所以我想展示我掌握了 SQL。
项目的第一步是了解数据集，并提出 2 到 3 个你可以通过分析回答的有趣的业务问题。你还需要知道数据集中哪些列（或特征）是回答这些问题所需的。这时你的领域知识就派上用场了。
不要试图让这个项目变得复杂，你的目标是构建一个能让你获得工作的项目。我称这个投资组合项目为“最小可行项目”。
对于我的市场数据分析师角色，我必须学习 SQL 和 Tableau。所以，首先我学习 SQL 和 Tableau 的基础知识。你不应该在学习基础知识上花费超过 10 小时。
一旦你学会了基础知识，你的下一步是找到一个导师，他可以帮助你制定一个详细的计划，按照步骤逐步推进你的项目。选择一个在数据科学领域有丰富经验的导师。你可以使用像Clarity或Mentor Cruise这样的服务来寻找经验丰富的数据科学家。安排与数据科学导师的电话会议，询问他们解决问题的最佳方法。详细说明你想解答的业务问题。
在你收到如何回答业务问题的具体计划后，开始你的项目。
如果在进行项目时遇到困境，或在像 Stack Overflow 这样的论坛上找不到技术问题的答案，你可以再次安排与导师的电话会议，寻求他们的帮助。你也可以在CodeMentor上找到专家以获得技术帮助。
完成项目后，再次与导师复审项目并获取反馈。
在做这些事情的同时，你也应该与潜在客户保持联系。只需根据与你之前的对话发送一篇有趣的文章：
在 KDnuggets 上看到这篇文章，想起了你说的市场科学相关的内容！无需回复，只是觉得你可能会觉得有趣。
第 6 步：向招聘经理索取介绍
一旦你的项目完成，将其托管到 Github 上。并撰写一篇深入的博客文章，介绍你是如何开展这个项目的。在写博客时，技术细节要尽量减少，因为你写这篇博客是为了吸引招聘团队中的业务经理。招聘团队将包括技术和业务人员。技术经理会查看你在 Github 上的代码，但业务经理更关心你通过分析想回答哪些业务问题。
将你的项目和博客文章的链接发送给你的前景并请求反馈。如果大多数前景给出某种反馈，那么在你的项目中实施这些建议。现在，你的前景也会说如果有工作机会他们会推荐你。
感谢他们，但不要发送你的简历。相反，要求他们介绍你认识团队中更有经验的人。以下是你可以使用的示例邮件：
谢谢你的反馈。我在我的项目中实施了你的建议。
在我们上次的聊天中，你提到[人名]是谈论[公司名]潜在的市场数据分析师职位的合适人选。我很感兴趣，并且希望与她/他交谈。你是否愿意帮忙联系她/他？我保证尊重她/他的时间。
如果需要，我可以为你发送一封预格式化的介绍邮件，让事情变得非常简单。如果不需要，也没关系——再次感谢你的帮助！
你的目标是联系到他们团队中的高级人员。一个有权聘用你的人。
如果你的前景同意，你就成功了——80-90%的情况下，你会收到招聘经理的会议或电话。你的前景很可能会做出介绍，因为你在根据他们的反馈采取行动，并且你视他们为导师。因此，这更像是一种导师-学员关系。
通过适当的介绍，VIP 几乎每次都会同意与你交谈。
在实际会议中，把它当作一次非正式的会谈——不是推销，而是非正式的对话：提问，与自己的经历相关联，提出你的想法。在谈话中也可以谈论你的项目，但不要炫耀。
最重要的是，先不要要求面试，因为你不知道他们是否有相同的感觉。只需说：“非常感谢您抽出时间与我会面。我会花些时间考虑这些问题。几天后我能否再跟进一下？”他们会说“可以”。然后，发送一封表达你兴趣的邮件，并询问他们推荐的下一步措施。如果他们喜欢你，你几乎可以保证会有面试——而且你已经和招聘经理喝过咖啡了。这是非常重要的。
那么，招聘经理在想什么？
再次，把自己放在招聘经理的角度。他们面临大问题，但找到合适的帮助很困难。如果他们能找到一个“明白情况”的人并能迅速上手就好了。你，聪明且有洞察力的候选人，理解他们的世界。如果有些漏洞也没关系——你显然是一个快速学习者，而且你已经做了功课（你的项目）。他们会想，“哇，他似乎聪明、正常、才华横溢……我们至少应该把他请进来了解更多。”
会后向招聘经理发送感谢邮件。在感谢邮件中你也应提供你项目的链接。同时，让你的前景保持更新。以下是你可以发送给前景的邮件：
嘿，[名字]
只是想让你知道我前几天和[公司名称]的[招聘经理]见了面，效果很好！他邀请我申请市场数据分析师职位，我会在本周晚些时候申请。
无需回应；只是让你了解情况。非常感谢——没有你我做不到！
-[你的名字]
步骤 7：准备你的简历并破解面试
现在是时候准备你的简历和求职信了。你的简历和求职信应该针对你申请的职位。将你潜在雇主和招聘经理的话语融入到你的简历中。这就是为什么在会议中做笔记非常重要。
简历实际上只需要这两个主要部分：
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经验
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教育
这是 Quora 数据科学经理 William Chen 的一段精彩视频，讲解如何准备数据科学简历。
在将简历发送给招聘经理后，你需要为面试做好准备。
你在前期投入的所有工作在面试中大有回报，因为你：
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进行了更深入的研究
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建立了更好的联系
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你有一个针对他们需求的项目
你 80%的工作是在面试前完成的。现在是时候完成剩下的 20%工作了。
此时，你的潜在雇主对你充满好奇。你提交了一个令人印象深刻的申请，甚至还有共同联系人的介绍。现在，他们希望你来见见团队，回答一些问题，并聊一会儿。还有，他们也想回到工作中！他们希望你成功——如果你适合这个职位。所以，做好面试准备。
为一些最常见的面试问题准备脚本，例如：
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“告诉我关于你自己的事。”
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“你为什么想在这里工作？”
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“谈谈你以前的工作经验”
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“谈谈你发送给我们的项目”
破解面试，获得你的第一个梦想数据科学职位。
结论
我理解这个过程比盲目地提交简历要困难得多，但从长远来看回报更丰厚。
如果你有任何问题，请在评论中告诉我！
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