Posted in April 2021
荷兰求职初步研究（2021.04）
【关于简历】国外和国内的简历平台都很多，最常见的比如国内的Won***CV、*页简历、五百*、*徒等等，国外则有Resume、Zety、CVmaker等等，还有一堆个人简历服务网站，比如某配色为紫色的英国简历工作室。
国内的Won***CV前阵子服务器宕机，恢复后给所有在宕机期间尝试过登录的用户赠送了终身会员很是刷了一波好感度。但是简历模板感觉还是太普通，当然这和该平台关系不大。主要是因为国内应届生太多了，几十个模板被大家瓜分以后，每个模板在用的人数都上万了，千篇一律不可避免。*页简历的英文版里荷兰只能选Holland而没有Netherlands就很离谱，可见更新不及时。另外两个没怎么用过，不便置评。
我最后没用国内简历网站的原因在于他们的信息保护程度实在是太不靠谱了，知乎上一搜都能看到用了没几天各种不知道真假的招人电话就打过来了，国外的网站好不好用不说，至少在欧盟GDPR的法规保护之下估计是不敢泄露用户隐私的。
国外的网站里，从功能上来说感觉外国的月亮也没有更圆。最后我现在用的就是白嫖了一下zety的试用期，套了一下他们的模板，然后动手用Acrobat自己改，内容上参考了一部分zety的指导、tud职业中心官网的指导和一些网络上的指导。动机信由于灵魂是信，模板的关系不大，所以没有大改；简历因为排版布局会影响到信息流的传输，还是用心改了一下，尽可能做到独一无二。就我个人直觉而言，格式上千篇一律的简历不会给HR留下好印象，但也不会留下坏印象，是“最不坏的选择”；但我还是愿意冒险一些，做自己的简历，尝试自己的风格。
【关于暑期实习】荷兰其实并没有暑期实习这种东西。领英上投了一个月下来，八周的实习凤毛麟角，三月的实习屈指可数，剩下的基本六个月起步。所以如何利用好暑假两个月确实是一个让人头疼的问题。
【关于海投】海投的一个好处是可以慢慢地发现自己的不足，比如麦肯锡拒的理由是不会荷兰语+和荷兰关系不强，SABIC digital marketing拒的理由是背景不匹配+insight不够ful等等。剩下的岗位都是投了就石沉大海的就不说了。壳牌不按岗位招聘而是HR自动分拣就很有用，像我这种前路迷茫的就可以先投着，看看HR评估了我的简历之后觉得我适合什么岗位，相当于白嫖了一次职业规划。
【关于求职中介】荷兰最大的求职中介毫无疑问就是hoi******，国内的中介则数不胜数，看了下s*net、car***buddy、*问的公众号我这里都分别显示有12/15/10个朋友已经关注。花时间调研了以后暂时的结论是：感觉都不靠谱。比如他们推荐一条龙服务，吹了半天连价格都不敢明码标价，只能说是心虚；知乎上相关回答过了一遍，好评差评都有，个人觉得那几条差评更像是真的。另外在知乎上找到了一个叫“布鲁斯”的答主，专注于揭露不靠谱求职中介，翻了一下她的结论是目前国内中介没有一个靠谱的，所以她也没有任何推荐的中介。
hoi******我第一次了解到是因为B站up主“外号叫企鹅的x”的一期荷兰劳动力市场分析视频了引用了他们的2017年中国留学生在荷求职报告，感觉还是挺用心的。但后来翻了下他们官网和谷歌评价，官网感觉有段时间没更新了，谷歌评价有外国同学说是老师和学生都一天到晚说中文让他无所适从，可能现在的hoi专注于中国市场了吧。微信公众号的更新算是比较及时，由于我目前还没报名他们的任何一个训练营，因此也不方便直接做出评价。目前我的打算是继续观察。Hoi的全套服务是明码标价的，1599欧或者599欧+找到工作后税后第一个月全部工资，价格不低，因此想要尝试的同学尽量做好调研。
【关于求职信息来源】毫无疑问，国外求职首选还是领英，各种Xing、Indeed等等都是辅助；TUD职业中心及其YouCareer平台会定期推送一下求职培训，还是有必要关注一下及时报名的；DDB是一个挺有价值的校招会，明年得记得第一批报名抢培训名额。Lulu在知乎上的Live里提到的那家Sino在荷中企职业博览会，我查了下19年之后就没动静了，可能是疫情的原因。主办方21年3月份在youtube上发了个HR培训的视频，也不知道是不是要转型做HR的培训了。
【关于求职思路】时至今日，我最大的感想是：不要以己之短攻彼之长。MBB等管理咨询公司谁都想进，可是一不会荷兰语二英语也不如他们流利，找个实习几乎都是不可能的事。很多时候我们不得不在自己擅长的和自己感兴趣的职位中求个平衡。在荷/回国分界点我目前暂定20家公司，从今年秋招开始算起，如果20家投下去一个都中不了就想办法找PhD（虽然可能更加找不到）或者回国。
【我】最近因为求职的事情一直在失眠，尽管目前还是没有什么进展，但把已经做完的调研部分整理了一下发出来，感觉心情也算是好了一些。希望以上内容对大家有所帮助，关于打了*的各类机构如果想要具体了解名称，请私戳，我也怕发在朋友圈里被告一个侵犯商誉。
最后，鞠躬，感谢大家的阅读。
各类MOOC网站简评
在上课之余，不管是为了充分利用外网没有墙的优势多学点知识，还是为了课内考个高分而尽可能地查漏补缺，MOOC都是一个很好的选择。本文将列举一些我用过的MOOC网站并附上评价，以供大家参考。当然，由于我不可能用过所有的MOOC平台，也不可能在其中一个平台上上过所有的课，因此我只能从我角度给出少许评价。如有记忆不清以致疏漏之处，敬请见谅。
1.Class Central（MOOC搜索引擎）
Classcentral是我目前找到的最好用的一个MOOC搜索引擎，只需输入关键字，就能搜到各大知名MOOC平台上相对应的课程。之前上过这些课程的同学的评价也十分全面，比相应平台上对应课程的评价总数还多了一点，可见外国也是有控评的。如果需要搜索相关MOOC，这个平台会是一个非常好用的平台。当然，有一点需要额外注意的是，该引擎只能搜索商业MOOC平台上的课程，如果个别大学（比如TUD）自己有专门的开放课程平台，则无法搜索到专门平台上的课程。因此必要时需要和谷歌搜索联合起来使用。
2.Cousera
Coursera和Edx可以并称两大国际MOOC平台，上面的课程种类十分丰富，而体验上也各有千秋。我在Cousera上修读了一些GCP的课程及一门复杂网络的课程，发现优势如下：
1）UI设计相对不错。
2）能根据历史数据自动为你推荐每周学几次，每次学几小时，制定了学习计划后能大大增加顺利学完一门课的概率。
3）每周会有邮件提醒，十分亲切。
4）除视频以外的课程资料也相对丰富。
5）和收费课程有关的纠纷，客服处理起来还算比较迅速，态度也不错。
6）每门课下面都有英文字幕。
当然，我也发现了一些问题：
1）个别课程很不良心。不付费就不能参加单元测试的课先不去说它，有些课动辄几十道题的期中/期末测试，最后只有一个成绩，连哪些做对了哪些做错了都不知道，最后还得去Youtube上白嫖答案。
2）专项课程质量不够让人满意。专项课程往往需要连续包月会员，41欧一个月左右，但是课程间的衔接却很一般。有的学校的专项课程衔接做得好也就算了，还有些专项课程无非就是五门主题相近的课合在一起，还不如分开作为一般课程（免费上课，付费领证）供用户学习。
3）课程答疑区形同虚设。有些课虽然是随时都能上，但答疑区里的帖子都是好几年之前的了，而且就算是这些陈年帖子也很少有主讲老师回复，因此最后还是变成了自学。
4）选择性展示好评。虽然不是完全不让看差评，但是看全部评价的按钮藏得很隐蔽，不熟悉的人恐怕第一次要找半小时还不一定能找到。一般来说，任何一门课最有价值的评价就是把所有评价从低分到高分排序后，排第一的且“对我有帮助”次数最高的那一条评价。
3.Edx
谈完了Cousera自然要接着谈Edx。Edx的UI比Cousera差了不少，看上去不太顺眼，但是MOOC毕竟还是内容比较重要。我在Edx上了一门社会科学的课程。
同样先谈优势：
1）课程右边有实时字幕。虽然Cousera也有字幕，但都是放在每个视频最下面，看着视频就看不到字幕，看着字幕就看不到视频，让人十分捉鸡。而Edx将字幕放在右边的设计就比较好。
2）课程组织比较合理。Cousera的大部分课程和中国大学MOOC一样，前面一堆视频（配几个内嵌练习），最后一个单元测试，而Edx上的课程视频之间可以插入练习、讨论区、阅读材料等等，给学生提供了更多的学习材料。
劣势也是有的：
1）讨论区同样不活跃。大部分都是好几年前的提问，老师回答的也很少。
2）对学习者的日常提醒做的不如Cousera好，很容易让人学着学着就想放弃。
Skillshare的课程和课内有关的较少，和生活有关的极多，几乎所有你能想到的东西上面都有教学的。此外，由于是老师自己直接开课，大家可以很轻松地与老师互动，这是其他MOOC平台难以做到的一大优势。不过，由于没有合适的监管，课程质量参差不齐。尽管Skillshare整理了一些和Cousera的专项课程相似的专题课程，但其系统性程度和课程间衔接还是十分值得怀疑，只适合学一些偏门知识和技巧，而不适合学专门的知识。我没有订阅收费会员，因此暂不确定该平台的会员价格。
5.Datacamp
毫无疑问，Datacamp是专用于学编程和数据分析的。我在上面花了两个月上了大约十门的Python课程。
Datacamp最大的优势在于其云环境在线编程及其指导和提示。其他在线编程的Python学习网站也有，但是大多只有Python自带的报错提示，如果代码本身没有错误但不符合题目的要求，使用者往往就只能自己瞎猜着改代码逻辑。而Datacamp对于任何错误除自带报错提示外还有针对题目的提示，大大降低了初学者debug的难度，让人更有兴趣和动力学下去。从价格上来说，一个月29欧和同类平台相比并不算贵。而且Datacamp每门课都会注明前置课程和后续课程分别是什么，这一点值得一个大大的赞。除此之外，上面还有丰富的系列课程和引导式Project，对初学者来说很有吸引力。
但缺点也是有的。首先，由于入门课程的教学是情境式教学，容易导致基础不够扎实，计算机科班同学切勿选择本平台学习编程，仅适合就读于其他专业而需要Python作为一项技能的同学使用。此外，除基础部分课程外，稍微拔高一些的课程间连贯性就不够强，因为不是同一个老师开的。有的时候这个老师讲过了的东西那个老师又讲一遍，有的时候这个老师没讲过的下一个课的老师已经默认你会了。另外，四小时的课程所包含的练习并不够多，如果只是按部就班地上完了前一门课就去上后一门课，大概上到一半就学不下去了。这也是我最后放弃了的一个主要原因。
6.数据酷客（Cookdata）
数据酷客是国内的一个大数据专业培养平台，仅对合作院校开放，但个人可以单独申请体验资格。作为北大博雅大数据学院的一个课程网站，其最大的优点在于课程体系十分系统，从入门的数学基础、Python基础到中间的数据采集、清洗与可视化，再到最后的深度学习和大数据分析专门课程，十分适合想要转行数据分析师/数据科学家的同学。目前我正在上其中的课程，基础课还差最后一门“大数据分析的Python基础”就可以开始上专业核心课了。此外，本网站免费的特点也大大增加了它的吸引力。
由于目前我还没有上到核心课程部分，且基础课没有什么课外拓展资料，因此我暂时无法对该平台的课程质量做出一个全面评价，但我认为值得一试。不过有个问题，由于该平台服务器在国内，在荷兰访问时偶尔会遇到课程视频加载不了的情况，这个目前似乎没有任何解决办法，只能换个时间再来看。
这个平台是一个比较专门化的MOOC平台，专门提供和复杂性有关的数理基础及建模分析课程，是美国圣塔菲研究所（SFI）旗下的。SFI作为美国领先的复杂性研究机构，其课程和暑校自然也广受欢迎。其课程组织和Cousera有点类似，但课程视频都可以在Youtube上免费观看，该网站只是提供了额外的一些资料、Quiz及单元测试等。如果你对复杂系统有进一步了解的兴趣，那么Complexity Explorer是你必然无法避开的一家MOOC平台。
这是一个专门提供商业课程的MOOC平台，其核心课程共有三个系列，分别是商业分析Track、信息架构Track和BPMN（业务流程模型和标记法）Track。价格比较贵，一个月要将近70欧。
该平台的优势在于独家课程和大量的练习。几乎每个课程的每个单元都有题库，单元测试是从题库中随机抽题的，如果知识掌握得不牢固，想要凭借记答案得到单元测试的高分是很难的。因此可以说如果每门课的单元测试和期末考试最终都得到了80%以上的分数顺利毕业的同学，其基础知识是相当扎实的。此外，该平台每个月都还在推出新的课程，因此可以说这家平台目前正处于蒸蒸日上阶段，而不必担心卷钱跑路之类的问题。
当然，劣势也有一些。一就是价格太高，70欧一个月实在是让人只能买一个月会员然后拼命学，争取一个月内学完好几门课；第二是课程内容还是只有视频+习题，其他类型的补充材料较少。
9.Udemy
Udemy的知名度其实可能仅次于Cousera和Edx，但为什么我把它放在如此之后才介绍呢？主要原因在于我没有买过任何一门Udemy的课程：我有好几次都在Udemy上搜到了和我想上的课程类似的课，但我最后每次都选了别的平台。Udemy给我的感觉似乎有点重量不重质，从课程内容及其难度上来说，比较适合一些QS200以外的大学的学生使用，讲的通俗易懂，但很多时候不够深入。我目前没有在Udemy上找到过适合TUD同学修读的MOOC，如果大家有什么好的课程推荐，欢迎在下方评论，我有空的适合去研究研究。
10.Future Learn
Future Learn是一家英国的MOOC网站，因此上面英国及欧盟高校的课程较多，而美国高校的课程较少，可以说是与Cousera、Edx互补。不过这个平台上的学校总体层次都不是很高，微证书和在线学位的一大半都是考文垂大学的，其他的大概也就是和考文垂同档次的学校。从Class Central上的评价来看，年年最受欢迎的课程都是雅思主办方British Council推出的各种雅思英语课、英国文化课和职场英语课等等，其他的好课属实凤毛麟角。价格上也很贵，一门课64欧。虽然两百多欧的年费会员可以一年之内无限制畅学所有课程，只要学了三门半以上就回本了，但我现在都怀疑这个平台上真的值64欧的课有没有四门。
不过这个平台的优势在于课程组织同样比较合理，有视频有讨论有文章，而且每一个材料下都可以自由地观看其他同学的评论或留下自己的评论，这对于课程材料有typo、quiz答案有错之类的情况非常有用。此外还能通过评论区认识一起上课的同学，学习变得不再孤独。
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