当你想在数据科学行业求职，哪些步骤至关重要呢？在此，我们提供如下建议，它们已帮助众多数据爱好者获得了像数据科学家/分析员、数据工程师以及深度学习工程师等职位的工作机会。
“当在一年多的时间里花费了无数个夜晚和周末进行学习和编码后，你终于做到了！你现在应该完成你的数据科学项目，获取能够证明你自己的材料…那应当如何做呢？在你参加课程的时候，在数据中寻找工作就是机会。让我们面对现实，去主动寻找一份工作。唯一横亘在你和成功之间是第一份数据科学工作的机会。”
—— Datakademy.com创始人，George Liu
请往下看，这些步骤已帮助过许多像你一样的数据科学爱好者获取工作机会，效果显著，你只需要遵循即可。
1.明确你的目标角色
没有方向的时候，任何方向都是正确的。从多伦多到北京，如果你没有正确的方向，无论你所选择的交通工具有多快，都不会按时到达。事实上，如果你选择了错误的方向，你所选工具越是有效，失败来得越是快速。
在找工作的时候，目标角色就是你的方向。追求正确的目标角色会使申请回复率更高，同时面试经历也会更加愉快，还能让你与目标角色候选人要求更加匹配。因此，我们需要发现不同角色的需求（例如：数据科学家对比机器学习工程师），并且针对技能、教育以及经验等方面，找出最佳匹配的工作岗位。如果你在机器学习方面拥有丰富的简历以及兴趣，那么恭喜你，机器学习工程师是合适你的。或者说你对SQL非常熟练，可以考虑数据工程师或者商务智能岗位。如果你具备很强的沟通能，数据科学会是个不错的选择。
2.打造你的个人品牌
如何确保在你说话的时候人们会全神贯注的听呢？很简单，说他们感兴趣的。从营销层面上讲，这被称之为“迎合目标受众需求”。当你需要将自己推销给你的潜在雇主时，你得在脑海中思考他们的需求是什么，这样他们在浏览你简历和与你谈话的时候才能更多的“听你说”。交流的时候需要注意，你所提供的东西中哪些是能够帮助你在300至500人中脱颖而出的。
如何保证我们所讲正好是雇主想听的呢？目标角色在此时就发挥作用了。现在，我们需要对目标角色有一个定义，并且对理想候选人应具备的条件有个清晰的理解。接下来，我们就可以挑选出与之最为相关的优势，并且将它们打造成为我们的个人品牌。举个例子，对我而言，基于沟通交流和业务知识的洞察力能够强有力的支撑我成为数据科学家，于是，我将自己标榜为“拥有商业头脑的数据科学家，且具备强大的统计技能和实践数据科学项目经验”。
3.定制你的简历
你也许会这样想，既然简历都已经多次修改，为什么还需要定制呢？事实上，对于简历来说，没有最好，只有更好！衡量标准又是什么呢？简而言之，“相关性”。
作为一名足球运动员，你可能有着令人艳羡的获奖记录，但想成为一个成功的律师，你则需具备一套不同的技能。因此，在你应聘一家律所的时候，出色的运动经历并不足以给人深刻印象。但是，如果你有曾帮助一个足球运动员胜诉的经验，那就把它写进你的简历吧！这就是所谓的“相关性”。我们需要在简历中保留下与所应聘工作相关的那部分。
而且，在进行简历定制的时候，我们需要整合对目标角色（工作要求）和个人信息（帮助我们脱颖而出）的理解。最终创造一份能够与雇主产生共鸣的简历，因为我们需要把自己展现得和他们所寻求的完美（且独特）候选人一致。
4.改变你的在线状态
通常，人们在第一次看见你名字的时候就会去网上查询有关你的信息。目前使用最多的工具就是Linkedln。因此，当你在找工作的时候必然会使用到Linkedln。更重要的是，你需要有强有力的Linkedln介绍，且它是与你所寻求工作相关的！怎么才知道它是否相关呢？同样，我们会将你的目标角色作为衡量标准。如果想成为一名数据科学家，那么你需要熟练掌握Python，R以及SQL。如果想成为一名机器学习工程师，那么则需熟练掌握java或者C++，并且丰富机器学习模型搭建的经验。
其它的在线证明，例如GitHub，技术博客，Kaggle平台以及StackOverflow平台，这些在雇主认可你专业技能以及证实你在简历上所陈述的资质时至关重要。所以，请确保在这些平台上呈现出你较为完美的状态。