最近帮几个大厂筛简历，发现一个有趣的现象：同样投数据分析岗，有人简历石沉大海，有人却能轻松拿到面试。差别在哪里？我仔细对比了一下，发现关键就在「作品集」这三个字上。
你可能要问：数据分析岗又不是设计师，为什么要作品集？这就要说到现在大厂招人的底层逻辑了。根据麦肯锡2023年的报告，超过75%的企业在招聘数据岗位时，更看重候选人的实操能力而非理论知识。说白了，HR想看到的不是你会什么，而是你做过什么。
上周面试一个应届生，他的简历让我眼前一亮。除了常规的教育背景和实习经历，他还附了一个GitHub链接，里面有3个完整的项目：一个电商用户行为分析，一个共享单车需求预测，还有一个基于公开数据的疫情趋势可视化。每个项目都包含了数据清洗、建模分析和可视化展示的全流程。这种「眼见为实」的证明，比写一百句「精通Python」都有说服力。
那么，什么样的作品集才能真正打动面试官？从我经手的上千份简历来看，优秀的作品集都有这几个特点：首先是真实性，数据可以来自Kaggle，但分析思路必须是你自己的；其次是完整性，从问题定义到结论落地，要展现完整的思考链条；最后是可视化，这是最容易出彩的地方。
说到可视化，这真的是数据分析师的「门面」。我见过太多候选人把分析结果写成冗长的文字报告，却不知道用一张清晰的图表就能说明问题。记得去年帮阿里招人，有个候选人在简历里放了一个动态疫情地图，用Plotly做的，数据来源、处理逻辑、可视化选择都写得清清楚楚。这份简历直接跳过了初筛，进入了业务面。
不过要注意，作品集不是越复杂越好。有些同学为了炫技，把机器学习、深度学习都往上堆，结果连基本的业务问题都没说清楚。这就本末倒置了。好的作品集应该像讲一个好故事：有背景、有冲突、有解决方案。比如你要分析某产品的用户流失，就要说清楚为什么要关注这个问题，数据从哪里来，用了什么方法分析，最后得出了什么 actionable 的结论。
如果你现在正在准备求职，我强烈建议你花时间整理一下自己的项目经历。不需要多，2-3个高质量的就够了。实在没有实战项目怎么办？可以试试参加一些数据竞赛，或者用公开数据做几个分析项目。现在很多在线平台都提供免费的数据集，像天池、Kaggle都是不错的选择。
说到这里，不得不提一下现在的就业环境。随着AI技术的发展，企业对数据分析师的要求也在水涨船高。单纯会写SQL已经不够了，还需要懂业务、会沟通、能可视化。这也是为什么我经常推荐求职者去参加一些专业培训，比如联合国的ESG培训项目。这个项目由联合国CIFAL中心和Qgenius合作举办，培训结束后能拿到UCPM等证书，对想进大厂的同学特别有帮助。
最后给个小贴士：做完作品集后，不妨找个模拟面试平台试试水。我见过太多候选人在简历上写得天花乱坠，一到面试就露怯。提前演练一下，既能发现自己的不足，也能增加自信。毕竟，机会总是留给有准备的人，你说是不是？
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