如何跳槽成为一名数据科学家

随着疫情好转，就业市场的回升，目前有不少人都考虑或正在准备跳槽。今天的文章就来分享一下自己跳槽的经验，希望对大家有帮助。

应不应该跳槽

该不该跳槽是很多人很纠结的问题，对我来说，主要考虑的是以下几点：

1. 身份问题

有没有身份问题应该是留学生最需要考虑的事情，如果正处于公司准备帮你办签证或者签证还没通过，建议谨慎跳槽，毕竟不是所有公司都帮忙办理签证。并且要注意，在就业市场并不太好的情况下，更是要谨慎跳槽，盲目跳槽有因为公司业绩不好，自己又是新人而被裁员的风险。

2. 自身成长与发展

如果没有身份问题，就要想一想自己在现在公司还有发展潜力吗？公司可以让自己不断学习新知识，能帮助自己成长吗？要是答案都是否定的，那就可以考虑考虑跳槽了。

3. 公司长远发展

去年的疫情很多公司都已经发了一波大裁员，这个也给了很多人一些信息，在风平浪静时候，也要留意留意公司前景，公司业绩好吗？有稳定客户稳定增长吗？如果公司一直财报很难看，有没有可能将来会裁员呢？一旦自己对公司没有信心，就可以考虑跳槽了，不然盲目等待可能换来被裁员的风险。

对于我来说，其实我跳槽时候没有身份问题，公司发展也还可以，但是我的岗位并不是一名数据分析师，所做的工作更偏于Consultant，每天大量的与客户打交道让我感觉非常压抑非常累，所以选择了跳槽。跳槽之后我也很庆幸，现在的公司虽然很Nerd，但是是我喜欢的。

跳槽准备

不同公司不同岗位都有不同侧重点考察。我在准备面试时候主要的准备：

1. 刷基础概念

由于当时很久没有做数据分析，上学时候学的东西基本都忘了，所以花了一段时间看上学时候笔记。具体要看的基础概念包括但不限于：统计基础知识，Machine Learning相关知识，数据可视化相关知识。

2. 刷题保持手感

大部分数据公司都要求面试的人熟练掌握至少一门语言，包括但不限于Python，SAS，R，Matlab等等，这几种我都会一些，但没有那个很擅长，所以选择了Python开始练习，Python作为目前最受欢迎的数据分析使用语言，网上有很多题库可以帮助自己练习。

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3. Behavioral Questions准备

BQ问题网上也是可以搜到很多题库的，当时我也是总结了一些高频问题，如果是跳槽的同学，相信因为大家都有美国工作经验，这些问题会比较好答，建议不用花太多时间，毕竟能力才是最重要的。

入职之后我也有参与过组里面试，每次面试完大家讨论，还是以能力为主，即使Behavior表现一般，只要能力强也会发Offer，相反有一些美国人可能Behavioral Question真的回答很好，一做题就蒙，大家也不会发offer的。

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拿到Offer之后 – Negotiate Offer

拿到Offer之后，很重要的一点就是Negotiate Offer。

推荐大家在拿到Offer之后，也去不同的网站浏览一下公司相关职位的工资范围，看看自己有没有被Lowball。如果觉得自己的工资比较低，可以找HR进行Negotiate，很重要的一点就是，当你拿到Offer之后，HR是很希望你能顺利入职，他们才可以拿到相应的奖金，那么可以认为，HR是和你在一条船上的，所以不要太犹豫也不要害羞讨价还价！

当然对于很多人来说可能确实不太擅长去Negotiate Offer，所以比较推荐的是集中进行面试，这样手里有不止一个Offer的话，那么Negotiate的时候也比较有底气。

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