毕业后就在小公司当BI，工作是相当闲，薪资也是向当低。看到身边很多转DS的学长成功上岸，就鉴定了我转DS的决心。
直到了解了Data领域的相关知识，才发现：转行DS不要太简单！
不写代码，不用刷题，DS平时的工作内容也就是和数据打交道，甚至就连统计、设计实验、可视化作图，都是科研中早就具备的基本功。凭借这些技能，我仅仅花了六个月就拿下了Meta、Apple和狗家等多个offer~
今天也想跟大家掏心掏肺地分享下我跳出深渊，硬闯大厂的技巧！
此外，我也整理出了一套《数据分析求职大礼包》，都是我在今年春招中自用的最新资料，可以帮助大家更快地适应招聘节奏。
实际上我转行DS唯一的短板就是项目经历！
尤其针对转行DS的求职者，recruiter会更加看重项目经验，而且无论是大小公司都非常看重match，自己搜集的项目不论是数据集还是work flow，都远远达不到专业程度。
最开始的简历百投百拒，让我一度想要放弃求职回到国内。
直到同学给我推荐了九章算法的《数据分析就业班》课程，我的简历上才第一次“有货可写”：
除去课程中的Tableau和Python项目实现以外，《数据分析就业班》的老师还会要求同学都录制项目presentation，还原工作流当中最重要的数据汇报这一环节。
在面试中按照汇报思路讲项目，收获了面试官的无数好评！
在招聘网上扒一下硅谷科技大厂DS岗的JD就可以看出，DS是一个需要技能点比较丰富的一个岗位。
比如至少能够使用Excel等工具清洗数据、用Tableau/Mixpane等工具实现数据可视化、掌握R/Python等编程语言。
而九章算法的《数据分析就业班》就是基于DS岗位要求，从必备技能开始讲起。8周时间手把手带领大家拆解数据分析核心技能，学完即用！
在首节免费直播课上，10年+数据分析经验的清风明月老师还会教大家如何使用Tableau快速实现简历提升，通过数据可视化更好地实现高效数据分析和行为决定。
关于A/B Test的重要性无需多言，数据、产品等从业人员几乎必知，它是DS和DA的必备基础技能，也是各个大厂面试必考题。
在《数据分析就业班》上清风老师将会深度讲解其中重难点，告诉你业务比模型更为重要，而A/B test就是伴随着业务增长的利器。
也有同学靠自学掌握了A/B Test，但在面试中依然答非所问，失去了上岸的机会。
因为面试时面试官可能会直接问你：
1.你怎么理解A/B Test中的第一、二类错误？2.如果你在A/B Test中发现实验组核心指标明显优于对照组，那这个优化就一定能够上线吗？3.为什么很多公司实施A/B Test效果并不好？拥有10年+Oracle、illumina名企工作经验的清风老师会在课程中帮你解决面试中的难点，比如第三题就可以从这几点来答：1.很多的测试行为不科学，比如一些定向的用户测试经常会有这个弊端，所以会有最后得出的结论跟实际情况差异巨大；2.A/B Test工具不像很多统计工具一样，可以埋个点看数据，而是要充分与业务结合，从一开始就应该考虑业务策略；
- 非科班转码选手：SQL/编程基础弱，希望快速转码
- 产品经理、运营等业务岗：深入学习数据分析，完成业务数据赋能- 在职人员，需求技能提升：提升数据可视化能力，掌握多种模型分析方法- 简历项目空白：工业级项目提升简历含金量，面试对答如流
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