以下五个宝贵的经验可以让你的数据科学求职变得更容易、更高效
从本科生到转行者，许多人都想进入数据科学领域。
这是一个非常常见的问题，受人面要求进一步在分析，云计算，数据科学和机器学习中的职业生涯。在发射职业之前，必须在进行数据科学领域。赚取数据科学的工作并不容易，特别是因为这种分析工作中有额外的求职者。
以下是要牢记的五件事：
继续培养你的统计和编程技能。
LinkedIn数据科学家职位发布的前10名技能是Python，R和SQL，紧随其后的是Jupyter笔记本电脑，UNIX Shell / AWK，AWS和Tensorflow，Tableau，C / C ++和Hadoop / Hive / Pig。在这些技能中优先考虑的最佳方式是为了攻击实践培训。毕竟，没有应用经验，学术经验只获得了一半的知识。
经常创建独特的机器学习和分析项目组合。
就像每个人都需要一份好的简历来获得他们梦寐以求的工作一样，数据科学家也将被要求提交一份能够代表他们的作品集。从选择数据科学项目到完成自己的分析，一个数据科学投资组合应该具备一切。除了做项目，良好的讲故事和数据可视化的知识也会对你有利。
做一个独特的网站。
时代在变，拥有一个网络形象比以往任何时候都重要。在GitHub或Kaggle上保持活跃的个人资料是一种方法。对于组织为了自由职业项目、采访和其他机会而接近你的人来说，建议你花好时间创建一个活跃的、独特的网站。
开始申请网络中可用的作业。
你应该毫不犹豫地询问你的朋友和同事，参加招聘会，或者访问当地公司的网站来获得工作推荐。如果你不具备公司要求的所有技能也没关系。其中的一部分也足够你开始了。不要考虑公司的要求和成就，继续申请。专注于扩大你的联系人和网络。
专注于提高沟通技巧。
要成为一名成功的数据科学家，你需要有有效的沟通技巧。讲故事是数据科学家工作的一部分，通过它，他/她将他/她的工作展示给观众和利益相关者。此外，合作是一件常见的事情，为了获得更好的结果，其他人必须能够理解数据科学家的见解。
