传说:女生面试数据岗,更好拿Offer……
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“她这么好看,一定是刷脸过面的”
“女生比男生更容易进大厂”
“她工作上只会抱大腿,面试一定放水了吧”
这些对女数据科学家的质疑一直在江湖上流传
只能说你想多了!大公司去招人,不可能因为一个女生长得好看就招进来,每年被拒的女候选人也很多,能拿Offer的都是公司认为的最佳人选。
目前,社会上关于女性职场,成长、家庭等话题频频被提到,并且关注度也比较高。其实我们仔细观察就能发现,人们一直认为适合男性发展的行业,像IT技术、大数据等等,也有很多女性。
并且,如果认真的了解过互联网历史就能知道,在我国最早的一批数据科学家都是女性,并且在推动互联网发展的过程中,女性发挥的力量是不可或缺的,并且都是专业方面的贡献,所以她们真的是靠自己的实力立足于数据科学领域。
从表面上看,就职于数据科学领域的男性还是要远远多于女性。数据科学的学习是理论和技术的结合,很多人觉得女性的逻辑思维没有男生强,就觉得学数据科学会有困难。实际上整个数据行业本身并没有性别限制,从某些方面来讲,女性却更适合学习数据科学。
女性有一个特性,就是细心,大数据每一类的工作都需要细心,在庞大的数据中,稍不注意就会出现纰漏,从而影响最终的结果。而女数据科学家在项目细节上会做得更贴心,客户满意度也就更高,项目修改的次数也会减少。
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为女性量身打造的大数据项目
除了上述优势以外,女性的语言能力、做事的协调能力都要明显高于男性,而大数据专业的相关工作中,有很多岗位对这一能力有所要求。想知道自己适不适合数据领域?不妨先做点项目练练手吧!
Google Codejam for Women
Code Jam to I/O for Women由一个在线回合比赛组成,在这个比赛中,你需要编写代码来解决具有多层难度的算法问题。
Google STEP Internships
STEP (Student Training in Engineering Program),前身为工程实习,是一年级和二年级对计算机科学有热情的学生进行的为期12周的实习。
Girlscript Summer of Code
GirlScript Summer of Code是一个为期3个月的夏季开源项目,由GirlScript基金会发起,始于2018年,旨在帮助初学者开始使用开源开发,同时鼓励多样性。
She Codes by Indeed
邀请女性开发人员加入编码冲刺。SheCodes Indeed活动为女性提供了一个机会,通过解决现实世界中的问题来展示她们的技能,并赢得一些很酷的奖品。编码冲刺是一个在线活动,包括几个与Indeed业务相关的开放式问题陈述。
Robogals
Robogals是一个志愿者活动的项目。在Education越早的阶段,STEM中女生的比例越高。Robogals会组织不同Workshop,同时也有Social的机会。希望通过Female Role Model的榜样力量,激励到更多女生。
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适合女性的数据科学求职社区
这些项目都十分适合女性去锻炼自己的能力,到哪里可以找到它们呢?我们为大家总结了一些用于日常学习以及帮助未来求职规划的女性数据科学社区,大家可以利用这些资源来进行学习。
Women in Analytics
WIA是一个致力于通过正在改变数据分析领域的人来激励对数据科学感兴趣的女性的社区,帮助女性及时了解最新分析活动以及和所在行业的人建立联系的机会。
Women in AI & Robotics
一个由人工智能和机器人行业专业人士组成的德国非营利网络。在本地和全球举办聚会、小组讨论和研讨会,提供大量与行业领导者会面和交流的机会来提高女性在该行业的代表性和参与度。
AI Inclusive
一个国际社区,与各种公司合作举办数据科学相关的活动、教程、研讨会、讨论。在旧金山、里约热内卢和萨尔瓦多设有分会,为参与者提供在线学习机会和网络研讨会。
Data Science Salon
DSSe是一个非营利组织,旨在为数据科学领域的女性和其他代表性不足的群体赋权。通过活动、播客和各种技术相关和创业主题的文章分享她们的知识和专业知识。
Women in Tech
一个国际非营利组织,是一个与业内女性建立联系的绝佳社区。他们在四个主要领域帮助了全球超过 200,000 名女性。
Women in Big Data
该组织的目标是激励和联系从事大数据工作的女性。自 2015 年以来,已发展成为一个拥有 17,000 多名成员的社区。会在全球范围举办活动、提供交流机会、培训和研讨会、指导计划、为女性提供大量学习、求职资源。
Women in AI
一个非营利性组织,努力实现更具性别包容性的人工智能。他们有几个针对女孩和妇女的教育计划,帮助成员培养领导技能,获得人工智能方面的技能并使用AI开展实践项目。可以根据所在地区参加网站上的活动,与专业人员建立联系。
大数据领域并不会因为男女而去限制一个人,就和其他行业没有太大差别,主要还是看性格、学历、专业能力、面试技巧等因素。所以不要过分担忧,只要你的实力过硬,企业有什么理由拒绝你呢?
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