С ростом спроса на специалистов по науке о данных многие люди вступают в мир науки о данных прямо сейчас. Если у вас нет опыта в этой области или вы переключаетесь с другого опыта, найти свою первую работу в области науки о данных может быть непростой задачей, особенно в текущей ситуации с COVID-19. В этом блоге вы найдете советы, как увеличить шансы получить работу своей мечты в области науки о данных.

1. Получите необходимые навыки

Важно знать необходимые навыки для конкретной работы, в области науки о данных есть много доступных рабочих мест. Наиболее распространенными являются аналитик данных, инженер по машинному обучению, инженер данных и специалист по данным. Каждая роль будет иметь необходимые инструменты и навыки работы с программным обеспечением, которые представлены на рисунке ниже.

Наиболее часто используемые языки

  • питон
  • R
  • Скала
  • Ява
  • Другие второстепенные используемые языки (SAS, MATLAB, Julia)

Инструменты различаются в зависимости от роли, но язык программирования практически остается одинаковым для всех ролей: python, R, SQL. Эти языки охватывают большую часть работы в области науки о данных.

Наиболее часто используемые инструменты и программное обеспечение

  • Microsoft Power BI
  • Таблица
  • НОЖ

Еще одним важным требованием для роли науки о данных является статистика. Понимание данных, передача данных, понимание и нахождение — самая важная задача. Поскольку вы будете работать с большим количеством различных предприятий и заинтересованных сторон, у которых мало знаний о данных статистического анализа, поскольку они будут у вас.

2. Улучшите свое резюме

Напишите качественное резюме, со всеми необходимыми ключевыми словами. Сотрудники отдела кадров будут фильтровать ваше резюме, поэтому постарайтесь включить все ключевые слова. Используйте маркеры и старайтесь быть более описательным. Вы можете заглянуть в этот блог, чтобы узнать о конкретных моментах при написании резюме. Если вы используете эти баллы, то вы пройдете первый этап предварительного отбора в процессе найма.

3. Сузьте круг интересов

Наука о данных, также известная как Data Scientist, — это очень широкая роль, все зависит от компании, в которую вы подаете заявку. Если вы подаете заявку на участие в стартапе, стартап может ожидать, что вы обладаете знаниями для завершения процесса. В средних компаниях будут аналитик данных и специалист по данным, по сути, вы будете выполнять работу по обработке данных + специалисту по данным + инженеру по машинному обучению. В крупных корпоративных компаниях должностные обязанности будут четко определены, чтобы моделировать тестирование только для аналитики. Так что убедитесь, что вы хороши и где вы применяете.

Перед подачей заявки внимательно прочитайте требования к вакансии. Подавайте заявку только в том случае, если 7 из 10 пунктов в требованиях к вакансии удовлетворены, поэтому у вас будет больше шансов быть выбранным для личных собеседований.

4. Создайте свою область знаний

Под каждой ролью создайте свою область знаний. По сути, сузьте поле деятельности, сужение поля поможет вам более четко понять производственный процесс. Например, процесс, применяемый в области автомобилей, будет полностью отличаться от процесса, применяемого в области медицины. Отличное понимание всех задействованных процессов часто является ключом к получению информации на основе данных или к разработке надежной модели.

Ученый по данным

  • End to End разработчик в основном
  • Создавайте модели, тестируйте данные и решения для интерпретации данных для бизнеса.
  • Python, R и SQL

Аналитик данных

  • Данные интерпретации
  • Поиск закономерностей
  • Табло, Excel, SQL, Python

Инженер данных

  • Инженеры данных отвечают за проектирование, создание, интеграцию и обслуживание данных из нескольких источников.
  • Обработчики больших наборов данных
  • SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra и т. д.), Apache Spark и Hadoop, а также Python, R, Java

5. Расширьте свою сеть

Сосредоточьтесь на расширении вашей сети, согласно опросу, показывает, что 85% всех рабочих мест заполняются через сеть. Используйте LinkedIn в полной мере, чтобы общаться с людьми, взаимодействовать, отправлять персонализированные заметки во время подключения (просто не отправляйте сообщения). Сеть не только с точки зрения работы, но и для изучения того, что происходит в области науки о данных.

6. Ориентируйтесь на средние и крупные компании

Наука о данных — это растущая область, и люди могут склоняться к тому, чтобы применять больше в стартапе. Есть одна загвоздка: стартапы, как правило, ищут специалиста по данным, который может выполнить большую часть задачи, начиная от очистки данных и заканчивая анализом данных и построением моделей. У крупных и средних компаний требования очень специфичны, и шансы на получение выше, если вы знаете все упомянутые требования.

Еще один важный момент в начале вашей карьеры заключается в том, что вы должны максимально сосредоточиться на обучении. Учиться намного проще, если вы находитесь в команде с тремя старшими специалистами по данным, где каждый из них может показать вам лучшие практики в своей области. В стартапе, по определению, не так много людей, у которых можно учиться. Лучшая стратегия для вашей карьеры вполне может состоять в том, чтобы начать в более крупной организации, освоить навыки, а затем использовать этот опыт в стартапе, если вы этого хотите.

Вывод

  • Найдите свою роль
  • Получить работу означает столкнуться с отказом. БУДЬТЕ НАСТОЙЧИВЫМИ
  • Изучайте статистику, машинное обучение, SQL и Python.
  • Если вы хотите получить работу, делайте все возможное.
  • Изучите культуру компании, людей и бизнес-модели.
  • Переговоры и рычаги.
  • Выберите роль, которая лучше всего подходит для ВАС

Заинтересован в изучении и работе с языком Python, машинным обучением, наукой о данных и даже робототехникой. Тогда, возможно, вам будет интересен мой блог, где я рассказываю о различных темах программирования и даю ссылки на учебники и руководства, которые показались мне интересными.

Пожалуйста, следите за обновлениями на странице Instagram https://www.instagram.com/rudraalabs/. Как всегда, не стесняйтесь присылать нам любые вопросы или отзывы, которые могут у вас возникнуть.

Спасибо, что читаете блог.