全數文章已陸續搬運到個人blog囉: https://olichases.com/
Hi, I am Oli! 今年畢業於西北大學IMC (Integrated Marketing Communications)。過去主要分享留學申請相關經驗，近期會分享美國找工作等相關內容，希望我的文章能夠幫助也想出國留學的你！
一眨眼15個月的留學生活就這樣結束了，而對我來說最重要的求職，終於在上個月幸運地告一段落了。
不得不說以外國人身份（沒有綠卡/ 不是公民）美國求職真的非常非常辛苦且困難，再加上後疫情時代，各個公司都在大幅裁員，在經濟這麼不穩定的情況下，求職難上加難。
還沒看過part1的讀者可以點擊這裡。在美國找工作真的是像一個pipeline一樣，有很多眉角要注意到、但是關關難過關關過，希望我的紀錄可以幫助到也在轉職的你！
這篇文章主要分成以下幾點：
- 轉職心法1: 先搞清楚市場需求
- 轉職心法2: 釐清自我定位
- 轉職策略1: 個人興趣結合優勢
- 轉職策略2. 針對各類別/公司客製化履歷
- 轉職策略3. 找同行前輩review履歷
- 在美轉職心得: 到美國轉職容易嗎？
轉職心法
1. 先搞清楚市場需求
找工作跟行銷的道理一樣，只不過這次要賣的是「你」本身，而你要找尋的賣家就是一間間的公司，利用行銷的STP分析找到自己的定位及賣點！
首先，數據分析的工作在市場上有很多種，先搞清楚有哪些種類，以及相對應需要的技能是什麼？
我把數據分析工作依照technical程度，粗分成以下四種 (雖然很多公司也不會分的那麼明確、甚至各個部門對technical的程度要求也會不同）
- Marketing Analyst
- Business Analyst:
- Data Analyst
- Data Scientist
瞭解了工作內容之後，大致找到自己的市場區隔， 下一步就是釐清自己的市場定位。
2. 釐清自我定位
大致瞭解了市場需求、找到目標市場之後之後，那要思考的是 “What’s your positioning” “What value can you bring to the company?” 我又在哪些工作上比較有優勢、哪些是處於劣勢？
根據以下四種數據分析工作，我找出跟自己比較有相關性的部分，以及哪些會是我的加分項，以下是我的粗略分析：
- Marketing Analyst:
我發現行銷分析根據technical程度又分為兩種，一種是比較單純地用excel跑數據，看有什麼trend，另一種是還會用到SQL跑數據的數據分析。
- Business Analyst:
這個就比較廣泛，各個產業都會有ba，但我自己比較聚焦在sales strategy/ sales growth相關的職位，我覺得這是我比較有興趣也比較有優勢的部分。
- Data Analyst
這部分的工作就一定會強調SQL還有一些modeling的經驗，我個人是覺得相對其他ba或是ds的candidate我沒有優勢很多，所以投得比較少一點。
- Data Scientist
市場上的ds工作我又分成三種：
- Analytics (Business, Marketing, Product相關) ⇒ 有相關經驗，相對有優勢
- Machine Learning相關 ⇒ 優勢太少，不浪費時間在這
- Data Engineering (Business Intelligence) => 優勢少，加減投而已
轉職策略
轉職策略1. 個人興趣結合優勢
由於我過去有Marketing/ Business經驗，加上自己還是對business analytics/ strategy較感興趣，所以主要還是把目標放在MA/ BA這兩塊。
除此之外，在這階段反覆自我對話驗證也很重要。另一個方式是透過面試經驗，去發現哪種類型的面試拿得比較多 = 更有優勢。
與此同時，也會透過面試更了解這些工作的工作內容，更加確信自己喜歡哪一類型的數據分析工作，找到興趣所在並強化機會點。
轉職策略2. 客製化履歷 + 提高關鍵字
客製化履歷又分成以下兩步：
Step 1: 依類別客製化
根據以上所提及的四種data工作，我都有各別的客製化履歷，針對需要highlight的部分加強，不相關的就拿掉。 (ex: MA的工作我就不會強調modeling的經歷了）
Step 2: 依公司/職缺客製化
先完成各類別的客製化履歷之後，對於更有興趣的職位我會加強版客製化，根據JD (Job Description)去改履歷，讓履歷跟JD長得越像越好！（這是之前coffee chat學到的經驗，真的很實用！所以coffee chat真的還是有很多好處的，不只是單純在networking)
為什麼要這樣做？
因為很多公司在給「人」審核之前 (或是同時)，會給機器審核履歷。這就跟SEO的概念一樣，你的關鍵字越多、越精準，履歷從大海中被撈起來的機會就會高。
轉職策略3. 找同行前輩review履歷，抓出盲點
這點我覺得對於轉職尤其重要！儘管過去行銷的履歷寫得再好，也不一定是適合數據分析的履歷。
像是一些technical tools: SQL, python等等就不可能出現在我過去的行銷履歷中。而過去儘管有些在看起來滿厲害的行銷經驗，如果跟數據分析工作相關性低，我也會選擇拿掉。
因此除了要客製化履歷，讓履歷跟JD的需求吻合之外，最後一道關卡就是讓同行的前輩review，讓他一看就覺得「這履歷就是我們要的人！」
這點我真心覺得非常重要，我自己的經驗是一開始改完的履歷讓其他business背景的人看，已經覺得很好了。但後來找做data的前輩看，feedback就是可以再更technical一點，幫助我抓出盲點，完善我的履歷。
到美國轉職容易嗎？在美轉職心得
身為非相關科系，過去工作經驗也非數據分析，在美轉職真的非常辛苦，沒有人脈沒有相關資源，只能默默自己咬緊牙根苦戰，因為總體來說我會建議在唸書前能找到自己興趣最好ＸＤ （但人生本來就是慢慢摸索，慢慢轉換，只是會比較辛苦就是！）
以下幾點原因分享給大家：
1. Technical程度不夠
如果不是跟我一樣，念了才發現志向轉變的話，真心建議直接念相關科系。
雖然西北IMC data track還是有marketing modeling, Machine Learning 等相關課程，但跟其他以數據分析為主的Business Analytics/ Data Science program比起來，technical 程度還是稍嫌不足。
2. 同儕
由於不是念BA相關科系，同學的求職目標幾乎都是Brand Marketing, Agency, 或是Marketing Analyst 等等，很少數有真的想做到比較technical 的數據分析職位。
缺點就是懂data的人少，同儕不一定能幫你看出履歷的好壞，準備面試的時候沒有人能夠討論，也沒有人能夠一起練習technical interview，這點我真的覺得差很多！
3. 校友
其實跟同儕這點一樣，因為不是本科系，所以很多校友都不是走data，因此networking 或是找referral 就更需要cold calling。
沒有一層關係真的會讓事情變得難很多。
希望以上的資訊會對你有幫助，有任何問題也歡迎留言給我，我會盡量回覆的！祝大家都求職、轉職順利！
ALittle Bit about Myself
Who I am: Oli
畢業於西北大學IMC，曾在外商科技業、FMCG、電商產業打滾的行銷人，近期轉職做數據分析。
熱衷於旅遊與美食，在我的Instagram: oli_chases，真實地分享旅美生活、職涯觀點。
如果喜歡我的文章，歡迎給我claps讓我知道它實用，我會努力繼續寫下去的！如果你喜歡這篇文章，歡迎多多給我Claps，讓我知道文章很有幫助，我會努力繼續寫下去的！（最多可以給到50個拍手喔！）
也歡迎到我的Blog: Oli.chases，查看其他更多美國求職、美國留學文章！
