2020年，神奇的一年，中国上半年抗击疫情，下半年抗击洪水。今年大家的愿望可能都是过得好，但是在这么艰难的外部环境下跳槽到大厂，对我来说真的是一件幸运的事情。而这个面试机会也是我和1169人沟通，投了179份简历获得的。
boss直聘投递简历凡事提前计划。
去年，裸辞人在家呆了半年，找不到工作，变得越来越焦虑。我选择今年投简历，这是两年前就计划好的。
18年毕业，没参加校招，面试了两个月。到现在这个18年的创业公司，我当时就已经做好了规划。2-3年后，我跳槽去了一家大公司。
不仅仅是跳槽。我13岁做时间管理和目标管理，一直在践行一句话，过有准备的生活。
很多人工作了五年，却把一年的工作经验重复了五年。打工其实就是为简历打工，明确自己的职业发展，知道每个工作阶段需要的能力，这样才能成长，才能真正做到未雨绸缪。
思考胜于行动。
在准备投简历之前，先整理一下自己过去的工作经历和项目经历。我是一名数据分析师。这两年我做了三件事:一是线下分析，报表呈现，指标体系搭建；二是实时分析，通过python访问实时数据库，监控核心指标，有异常就报警；第三，掩埋和主题分析。如果数据出现异常，需要分析原因，给出结论，指导业务。
整理清楚了才能开始写简历。同样，在面试之前，你也要想好每一轮面试官考察的重点是什么。
一般有两轮以上的业务面试进行数据分析。第一轮是普通会员面试。这些人将来会成为你的同事。它们一般考察你对工具的使用和实践能力，比如python、sql、hive等常用数据分析工具。第二轮是对负责人或总监的面试。他们考察你对所做项目的理解和思考，以及你对整合行业的商业知识。
只有站在面试官的角度思考，才能提前做好准备，以更大的概率获得机会。否则就会出现业务型面试，大谈技术的尴尬局面。
我觉得，不仅在面试中，在平时的工作中，也要学会先思考，再去做，找到核心问题，明确任务目标，梳理任务和资源，采取行动，建立反馈。
选择一个合适的位置
数据工作分为技术和业务两个方面。技术方向有做仓库的ETL工程师，做数据挖掘的算法工程师，做开发的大数据开发工程师。
大部分技术数据岗位要求计算机专业，良好的编程技能，扎实的数据结构和算法基础。他们的工作主要是数据流、数据框架和数据模型的开发。
能力要求比普通RD高，不仅是技术能力，还要有大数据组件的知识，比如hadoop/spark/flink。所以一般用java开发的，想转大数据的，会成为大数据开发工程师，用python开发的，会成为算法工程师。
业务方向，偏向运营数据分析，像我这两年做的，不仅需要技术知识，还需要业务知识。有数据产品经理。数据产品和普通产品的区别在于，他们的工作更多的是数据系统的设计。他们不仅要有普通产品的能力，还要懂统计学、分析方法、数据流、嵌入式设计。
了解这些职位的区别后，去招聘网站看看不同职位的能力要求和所需背景，然后根据自己的情况和未来的职业发展提交相应的职位。
抓住第一印象
很多人在准备面试时会犯一个致命的错误。简历不是精心准备的，但是很重要。如果简历太长或者没有重点，第一关就会被刷掉。糟糕的简历也会让HR觉得你是一个注意力不集中的人。
我一开始也犯了这个错误，所以连续投了一个星期，感觉没人邀请我面试，要求有经验的同事。他们的第一反应是看我的简历，发现我居然写了六页，太多太杂。他们建议我写得简明扼要，用了什么技术，做了什么，产生了什么结果，用实际数字描述项目，用几句话把过程和落地结果描述清楚。
我按照建议改了2个小时，字数细化，版面简洁，最后缩短到现在的3页。
刘润老师之前在微信官方账号提到，花10个小时写一份高质量的简历是准备面试的第一步。
为介绍做好充分准备
好的自我介绍能充分体现优点。面试3分钟左右，10秒钟简单提一下姓名和学历，2分半钟讲一下和职位关联性强的项目，以及工作经验和应聘职位的匹配度。最后20秒，可以提一下自己的优势。
描述项目的时候，不要跟简历说的一模一样，要表现出你解决问题的思维和能力。比如描述异常指标的专项分析，你要突出设计指标和分析原因的逻辑，如何深入，如何优化方案，如何沟通，如何落地。只有阐述关键结果，面试官才能知道你对过去经历的熟悉程度和能力。
提前熟悉你的简历
选择性投简历后，要提前熟悉项目流程和技巧。这里要记住，简历上写的东西都要非常清楚，不能有侥幸心理。
这个道理是遇到大厂失败后才明白的。这个面试官应该是我见过的所有面试中最有能力的面试官了。我们聊了45分钟，最开始，从项目经历说起。因为我之前面试说的很顺口，觉得没问题，但是面试官问业务如何确定留存，对整个行业的了解，sql的窗口功能等等。因为没有提前说好时间，所以回答的比较勉强。最后面试完了，都出来了。
鉴于简历上写的内容，我应该先复习一下基础知识，概率论与数理统计，常用sql函数，python数据处理，上Niuke.com和leetcode网站，刷python基础题和sql题，因为有些公司会有笔试，基础知识不扎实的话会让人没有安全感。
其次，熟悉项目流程和业务场景。描述的时候要按照业务背景，分析过程和逻辑，实际结果，落地结果，扮演的角色。这样不仅能让面试官感觉逻辑清晰，还能体现你的业务素养和理解深度。
最后，提前想好不同面试官角色会问的问题，比如基础知识中的假设检验，ABtest，常用的窗口函数以及sql的数据倾斜原理，logistic回归，决策树等常用的数据挖掘算法，业务知识，行业知识。
恢复后才能取得进展。
凡事都有框架，重要约也是如此。在我得到一个好的offer之前，我在业务、沟通和基础知识方面存在问题，所以我进行了整体重新报价:
一、数据分析的作用和意义。
第二，工作分类的数据分析。
第三，不同岗位所需的知识和技能。
第四，数据分析如何深入了解商业和行业？
第五，数据分析的实际结果如何？
通过对知识的全面复习和对项目的全面思考，我可以明确重点，节省备战时间。
构建知识框架
今年3月看了秋叶大叔的《高效学习七课》，感触颇深。说到学习知识，最重要的有三点:
1.让知识像地铁站一样成为地图。
2.对标一流水平，找到行业标杆。
3.设置好学习路径，用教练的思维去打通。
好的知识框架应该从入门、精通、精通三个层次推进，就像吴军在Google方法论中提到的五级工程师的概念。
硕士读书会越来越窄，因为建立了对世界的认知感。
项目比公司更重要。
很多人说刚毕业的大学生最好在大公司呆几年再出来。这是真的。能去是自然的，但是不能去的时候，他们也要明白，没有好的项目经验，去大公司也没用。
测试一个人是否适合某个职位。如果你没有充分体验到产品的整个生命周期，对业务知之甚少，能力没有提升，那么即使在大公司也学不会玩。
高考后选专业的时候，我选了统计学。不可否认，我当时真的不知道这个专业是做什么的，但是略有了解。这与数据有关。那个时候，大数据已经兴起。即使我没有上985，211的大学，我也可以学到同样的吃饭的技巧。
无论是在大公司还是小公司，努力创造价值是最重要的。
心态要稳。
时间到了7月底，我很气馁，因为当天两家公司都拒绝了我，心情很低落。后来听了朋友的建议，还是没办法赶紧找工作。第二份工作对我很重要，所以我不能轻易换工作。于是，消化了自己的坏心情之后，我就继续发货，安心复习，让自己的心态平静下来，这样我就可以收获一个大厂的机会了。
2020年，每个人都在努力生存。希望大家都能找到适合自己的工作，越好越好。
