学员故事 | 眼睛被划伤，真一波三折的上岸经历......

姓名：Z

毕业学校：密歇根大学

专业：Applied Statistics 

Offer:  

经历：

近5年时间，随着云计算与大数据基础设施的完善，数据科学越来越引起人们的重视，岗位数量在5年间呈指数增长。也正因为这样一个趋势的带动，越来越多的同学投身于数据科学相关专业的学习中，并且希望未来能够从事数据科学家、数据分析师、数据工程师等数据相关岗位的工作。

在大数据发展的进程中，排头兵依然是大型的互联网科技公司。凭借着雄厚的财力与对技术的狂热，Amazon、Microsoft、Google等公司不仅在自家业务上投入了大量的人力物力，同时也开启了服务其他企业的意识，针对大数据的云计算业务高速增长。

虽然对于To B端的企业数据服务业务相对有限，但是Meta在自有业务的大数据实时监测、分析、预测等方面的研发与开发也走在世界的前列。

很多同学在申请互联网科技公司的数据方向岗位时，总有一个疑惑，coding的能力到底有多重要？

答案当然是很重要！

在科技领域中，data pipeline任何一个环节的实现，都离不开coding的能力。而在有限的时间里，除了考查诸如statistics, probability, case study等考点外，sql解决问题的能力也十分重要。

除此之外，科技公司中更想看到data track的求职者在data structure and algorithms方面的问题也有扎实的coding基本功。

Z同学在第一次与我们沟通时，一开始只考虑数据方向的工作。因此，无论是resume还是面试的学习，都比较偏向于数据方向。

Resume方面，经历了4轮的修改，在NLP以及Classification的项目中强调了结果导向，具体化了modeling的应用与测试验收。

在实习项目中，增加了data pipeline可能出现的考点梳理。

面试端，指导老师带着一起进行了大量的SQL重要面试真题的coding训练，穿插着讲解了重要的algorithms相关题目，然后在统计和数学方面讲解了Machine Learning的实战应用考点，融入了大量的ab testing以及概率论等方面的重要的工业界常用以及面试常考点。

最后一部分进行了的辅导产品思维和软技能。所有模块都伴随Mock Interviews边讲边实战演练，同学在数据方向的求职能力飞速进步。

中间有个小插曲值得一提，Z同学在打印时不小心被崭新的A4纸伤到了眼睛，视网膜一度甚至有所损伤，比较严重。

因此，尽管拿到了IBM Intern Offer，也只能选择放弃。但是，大概两三周过后，轻伤不下火线，Z同学立刻重返学习状态，相关老师甚至都在担心这样的情况还要不要安排学习任务，认真的学习态度可见一斑。

而在辅导全程中，所有指导老师对Z同学的谦逊、友善和坚持学习的动力都深深触动。Z同学的性格优点也让接触该同学的教务人员印象深刻！

在数据方向的准备中，Z同学付出了双倍的努力也同时进行了SWE方向的求职准备，希望能够将自己的数据领域的知识能力用开发来进行实现。

于是，学习后期进一步加强了coding的能力，对coding的练习进行了升级，同时补充了一些SWE方向的面试考点。

该同学拿到数家岗位的面试机会，最终成功斩获德勤(Deloitte)的数据分析师 offer以及Amazon的全职Offer！