留学选校选专业一直是学生和家长重视的事，就业前景想必是大多数人考虑的前提。

　　随着AI 、人工智能和区块链的发展，以及对于大数据发展的前景看好，使得很多留学生和家长在选择海外读本科或研究生的时候倾向于选择数据及统计分析专业，那么到底海内外竞争市场中如何在毕业后获得一份令人满意的数据统计的工作呢？预先需要做哪些准备？

　　一般来说，应聘者想要寻找在Engineering & Technology(工程&技术)和mathematics这几个领域的职位，相关学历越高，越容易获得机会。甚至有些工作的最低要求都是具备PHD资格。当然，这并不意味着这些领域里的所有职位，没PHD就胜任不了，有很多职位都适合绝大多数本科和研究生。很多人曾经问我，从事这一行不读研究生，是不是就没有机会。当然不是，我认识的朋友里面，就有本科毕业在银行从事数据分析工作的，当然他们非常优秀。

　　对那些还在本科阶段的同学，我建议最好在暑假去做一些相关的实习。其实很多最终寻找到满意职位的同学，很早就进行了职业规划：比如大一暑假，回国做实习;大二开始在加拿大或者是美国找公司实习。实习的公司从小到大，他们也做得越来越好。就我个人来说，其实我本身的职业规划做得并不好，我觉得我会晚一年毕业，对于实习的规划一直没有那么上心。当然，事实证明这是一种很愚蠢的想法，因为不论是怎样的实习经验，都对以后寻找工作有帮助，而且一定比其他没有工作经验的人先找到工作。所以我建议大家一定要多做一些实习。

　　我自己与工作相关的比较有价值的实习经历，是我在研究生阶段必须参与的一个项目，那是在安省癌症研究中心做research assistant，因为这个机会，帮助我日后顺利找到了工作，可以说是非常幸运了。

　　在我寻找工作的过程中，我还曾经有过一些错误的做法。比如，我觉得成绩比什么都重要，于是我宁愿好好准备考试，也不太愿意去面试，就算碰到了很多不错的面试，我都错过了。但现在我认为，想从事这个领域工作，成绩并不是那些公司唯一考量的因素。一般来说，好的公司对GPA在3.7或者3.5以下的应聘者，不会太感兴趣，对于他们毕业的学校要求也很高。但对数据分析专业，无论求职者毕业于加拿大的哪一个学校，他们在应聘时，公司都会一视同仁，绝对不会因为应聘者是多大或滑铁卢毕业，就会被另眼相看。

　　对于还在本科阶段的同学，我还有一些建议，希望大家在大三，大四或者研究生阶段选课的时候，应选择一些比较难的课。我当年就是这样选择的，而正是这种选择帮助了我，由于我学的课比较难，基础就比较好，在之后的面试准备过程中，我对于技术部分的准备胸有成竹，不会惧怕面试官提出的各种技术难题，因而特别自信。

　　现在回忆起来，我觉得在面试中准备得最好的是技术部分，准备不充分的部分是behavior question部分。比如，当面试官问我，你为什么要读研究生，我回答说因为安省的省提名需要master degree，我希望能移民加拿大。这是我真实的想法，我认为我自己很诚实，然而这个回答并不是面试官想听的，面试官想听的是，你为什么觉得读研究生对工作有帮助。因为这些比较愚蠢的回答，我也错过了很多好的面试机会。