Демистификация серии интервью по науке о данных
Это вторая статья из серии интервью, раскрывающих науку о данных. В сериале рассказывается о путях, которые нужно предпринять, чтобы попасть на роль в области науки о данных. Вы также можете ознакомиться с первой статьей здесь.
Эбигейл только что получила степень бакалавра биотехнологии. Во время учебы в бакалавриате она обнаружила, что тяготеет к курсам, ориентированным на науку о данных / аналитику, и действительно наслаждалась ими, особенно аспектами исследования и визуализации данных. После окончания учебы она искала свой первый набег на растущую область науки о данных. Она начинает подавать заявки на различные роли в области анализа данных.
Абигейл, будучи новым выпускником, не имела опыта работы в этой области. Тем не менее, она расширила несколько своих курсовых проектов по науке о данных и построила несколько собственных. Она работала в научных лабораториях, проводя эксперименты и анализируя полученные результаты. Она создала веб-сайт, чтобы продемонстрировать свои проекты, и резюме, в котором подробно описаны ее курс и лабораторные работы, а также выделена работа с соответствующими данными, которую она выполнила.
Вскоре на заявку Эбигейл отвечает рекрутер для стартапа на ранней стадии.
У компании есть продукт SaaS, который помогает клиентам хранить медиафайлы. Бизнес начал набирать обороты, однако руководители компании надеются быстро расширить спектр дополнительных услуг для дополнительных продаж клиентам. Группа данных собирается для создания функции аналитики данных - до сих пор было создано начальное озеро данных с их первым инженером по данным. Несколько человек из разных отделов проводили время, просматривая собранные данные, создавая информационные панели, но аналитика данных - не их сильная сторона. Поэтому рекрутер объясняет Эбигейл, что теперь им нужен кто-то с набором навыков, чтобы исследовать и разбираться в данных, искать закономерности и идеи. Конечно, есть возможность расти по мере роста стартапа.
Эбигейл очень заинтересована в этом начальном разговоре. Однако прежде чем мы посоветуем ей заняться этим, давайте сделаем шаг назад. Используя важные факторы, которые мы изложили в первой статье этой серии, давайте посмотрим, как Эбигейл должна оценить эту захватывающую возможность с помощью этого стартапа на ранней стадии.
Зрелость компании
Это стартап на ранней стадии, следовательно, он находится на очень незрелой стадии. Да, он начал набирать обороты со своим продуктом, но это все еще гонка за выживание, поскольку успех в будущем не гарантирован. Более крупный конкурент потенциально может занять свое место и съесть свой обед!
Отлично! Что это значит для Эбигейл, нашего начинающего аналитика данных?
Что ж, это может быть отличной возможностью для Эбигейл прийти и взять на себя ответственность за растущую функцию, многому научиться, работая с целым рядом людей - инженерами по обработке данных, маркетологами, продавцами и руководителями.
Хорошо, это звучит очень мило и все - есть ли недостатки?
Как и у большинства вещей в жизни, есть хорошие и плохие стороны. С другой стороны, эта компания может не выйти на рынок, пока у нее не закончатся средства. Получение поддержки не означает долголетия в вашем бизнесе. Первая поездка Эбигейл в страну стартапов может быстро закончиться. Кроме того, необязательно, чтобы кто-то держал вас за руку и показывал вам следующие шаги на ранней стадии стартапа - чаще всего это очень хаотично. Абигейл должна быть в состоянии процветать в такой среде с ее постоянно меняющимися требованиями. Кроме того, от нее можно ожидать проявления инициативы, если она станет первым специалистом по анализу данных.
Так что Эбигейл должна осознавать как потенциальную свободу, так и ответственность, которую дает ей работа на ранней стадии стартапа. Это может быть хорошим опытом, но стартапы подходят не всем.
Промышленность
Отрасль SaaS в настоящее время является постоянно растущей отраслью, и компании регулярно создаются для предоставления услуг по разумным ежемесячным ценам. У него есть свои собственные вызовы и динамика.
Что это значит для Эбигейл?
Чтобы лучше понять динамику отрасли, бизнес-модели и вероятность успеха, Эбигейл придется исследовать SaaS-бизнесы - блоги, лидеров мнений в Twitter, сообщества SaaS и т. Д. Это даст ей больше перспектив и контекста для того, как правильно оценить текущее состояние и прогресс компании.
Ей нужно будет подготовить соответствующие вопросы на основе своих исследований в отрасли. Вооружившись этим исследованием и вопросами, она сможет оценить эффективность компании в контексте отрасли.
Роль и доступность данных
Подобно тому, как данные могут быть доступны несколькими способами (веб-скрапинг, покупки или исходящие от самого продукта), они также не ограничиваются одноразовым использованием для определенной цели. Это может быть продукт или двигатель роста существующего продукта.
В случае этого стартапа данные доступны от клиентов, использующих их продукт, и могут служить потенциальным двигателем роста. Получение информации о том, как их клиенты используют продукт, поможет стартапу лучше их понять. Это может привести к доработке существующих продуктов, очистке воронки продаж, чтобы гарантировать, что больше потенциальных клиентов добьется успеха, созданию дополнительных или более дорогих услуг и т. Д.
Кроме того, существуют соображения конфиденциальности, а также возможные правила в зависимости от отрасли. Компания по-прежнему может собирать данные о том, как ее клиенты взаимодействуют с ее продуктами анонимным способом. Их фокус не обязательно на отдельном человеке, а на клиентах в целом.
В общем, доступность данных контролируется самой компанией. Это потенциально дает ему большую свободу действий в отношении этих данных.
Что это значит для Эбигейл?
Работа аналитиком данных в компании, использующей данные об использовании ее собственного продукта, - довольно интересная позиция. Эбигейл на должности аналитика данных могла бы помочь изучить эти данные, пролить свет на лежащие в основе шаблоны и построить модели машинного обучения для изучения различных отношения внутри данных клиента. Она также могла бы порекомендовать дополнительные данные, которые они могли бы собрать для дальнейшего понимания.
Свести все это вместе, чтобы порекомендовать привлекательные новые продукты или услуги, усовершенствовать UI / UX, что улучшит бизнес, - это мощная история, которую можно рассказать будущим работодателям.
Роль Абигейл в стеке данных
А теперь вернемся к Эбигейл.
Эбигейл ищет свою первую роль в области науки о данных. Аналитик данных, которому поручено анализировать собственные данные компании, - отличная отправная точка. Она сможет использовать свои растущие технические навыки, а работа с экспертами в предметной области, инженерами, менеджерами по продуктам и т. Д. Станет для нее отличной возможностью обучения.
Она сможет использовать свои навыки обработки данных и визуализации, чтобы помочь бизнесу лучше понять, как их клиенты взаимодействуют с их услугами и как они могут лучше их обслуживать. Какой потенциально отличный способ начать свою карьеру в этой сфере!
Работа на ранней стадии стартапа дает вам возможность внести больший, чем то, что предполагает ваша должность. По мере того, как Эбигейл узнает больше об отрасли и бизнесе, она может найти новые способы использовать их данные или использовать сторонние данные. Со временем она могла бы помочь сформировать команду данных и однажды возглавить ее. На этом пути есть масса потенциальных возможностей.
Процесс собеседования при запуске аналитика данных
Эбигейл, прошедшая все вышеперечисленные атрибуты, очень взволнована этой возможностью и хочет продолжить процесс собеседования. Давайте посмотрим, чего ей следовало ожидать:
Шаг 1. Подайте заявку или обратитесь к рекрутеру
Эбигейл уже подала заявку, и рекрутер компании связался с ней.
Шаг 2. Первоначальное собеседование
У вас есть начальное нетехническое собеседование с рекрутером, чтобы понять, что ищет компания, культура и т. Д. Со стороны компании они пытаются понять, что вы ищете на своей следующей должности, и нужно ли не годится.
Этот начальный разговор может быть очень мягким, сфокусированным на некоторых технических вопросах. Рекрутеры хотят убедиться, что вы заинтересованы в возможности, и немного узнать вас. Иногда они могут задавать общие технические вопросы или конкретные инструменты или языки, с которыми вы знакомы ».
ПРИМЕЧАНИЕ: Всегда не забывайте спрашивать рекрутера, как будет выглядеть процесс собеседования с этого момента.
Шаг 3. Технический экран
Следующим шагом является оценка ваших технических навыков - это может быть либо звонок техническому персоналу, где вы пишете код на демонстрации экрана, либо это может быть домашнее задание.
В случае с Эбигейл, возможно, у них есть набор данных, который они хотят, чтобы она исследовала, визуализировала и резюмировала свои выводы. В качестве проверки ее коммуникативных навыков, возможно, они заставят ее представить это как часть следующего шага.
Шаг 4. Один сайт / удаленные вызовы Zoom
Обычно последний шаг - это возможность для более крупной команды и вас встретиться друг с другом.
Раньше вы должны были взять выходной день или пару дней в зависимости от того, как далеко вам нужно проехать, чтобы добраться до места.
В наши дни компании с большей вероятностью будут проводить видеоинтервью, которые могут быть объединены в один день или растянуты на несколько дней.
Независимо от формата, этот шаг довольно сложен - вам будет предложено сочетание технических и поведенческих вопросов, чтобы оценить, насколько вы сильны технически и насколько хорошо вы подходите к остальной команде. Обязательно возьмите с собой свою игру!
ПОСЛЕДНИЕ ПРИМЕЧАНИЕ. Вышеупомянутое - это просто пример того, как может выглядеть процесс собеседования. Каждая компания уникальна и может иметь свои особенности. На очень ранней стадии компании они могут либо работать с внешними рекрутерами, либо основатель / технический руководитель может обратиться к вам напрямую.
Важно то, что вы приходите с представлением о том, что они будут спрашивать от вас, будьте готовы задавать вопросы, которые вам нужны, чтобы убедиться, что вы примете правильное решение о том, где делать свою карьеру дальше.
Всего наилучшего Эбигейл и начала ее увлекательной карьеры в области аналитики данных!
Спасибо за прочтение! Затем мы продолжим эту серию с другими сценариями, в которых может быть применена та же структура. До следующей серии!
Подпишитесь на нашу новостную рассылку Acing AI, если вам интересно:
Хотите узнать, как пройти собеседование по машинному обучению?
