8 soļi, lai iegūtu savu pirmo datu zinātnes darbu

Datu zinātnes darba atrašana nekādā ziņā nav viegls darbs. Vairāki pieredzējuši datu zinātnieki upurē savu laiku, enerģiju un resursus, lai iegūtu sertifikātus, lai tikai saņemtu satriecošas atbildes uz saviem darba pieteikumiem.

Ja tas esat jūs, mums ir labas ziņas. Sava pirmā datu zinātnes darba iegūšanai nav jābūt tik grūtai. Sākot ar pareizo prasmju apguvi un beidzot ar sarunām par algu, šeit ir astoņi soļi, lai iegūtu savu pirmo datu zinātnes darbu.

1. Nosakiet un attīstiet pieprasītās datu zinātnes prasmes

Darbā vervētāji un darbā pieņemšanas vadītāji meklē prasmju kopumu, kas viņu uzņēmumiem dos vislielāko labumu. Tāpēc pirms pieteikšanās jebkuram amatam pārliecinieties, ka esat apguvis datu zinātnes prasmes, kas sniedz jums priekšrocības. Lielākajai daļai augsti apmaksātu datu zinātnes lomu ir nepieciešamas programmēšanas, statistikas, datu pārvaldības, ekonometrijas utt.

Šo prasmju attīstīšana palielina jūsu darba izredzes, jo darba devēji vēlas, lai pieredzējuši cilvēki strādātu ar viņu datiem un izprastu to vērtību. Tādējādi apzināti apgūstiet praktiskas zināšanas, piemēram reālās pasaules SQL pieredze, iegūstiet sertifikātus jomās, kurās ir liels pieprasījums, un uzlabojiet savas tehniskās zināšanas.

Pareizo prasmju apgūšana ir būtiska, taču ir mazāka iespēja iegūt vēlamos rezultātus bez pareizā arsenāla. Darba devējiem ir īpašas vajadzības, un ne katrs rīks vai programmatūra viņiem var patikt. Piemēram, darba devējs savas datu bāzes pārvaldībai var izmantot SQL bibliotēku. SQL programmētājs, kuram ir maz zināšanu par šo bibliotēku, nespētu to efektīvi pārvaldīt, tādējādi negatīvi ietekmējot viņu iespējas.

Lieliski populāru rīku piemēri ietver datu zinātnes bibliotēkas Python, Jupyter Notebook, Git, Tableau un citas. Šie rīki dažādo jūsu prasmju kopumu un paplašina jūsu izredzes darba tirgū.

3. Izveidojiet uzvarošu CV un portfeli

Saskaņā ar Zippia61% darbā pieņemšanas vadītāju uzskata pielāgotus CV kā galveno taktiku, lai palielinātu darba iespējas. Tāpēc laba CV izstrāde ir ļoti svarīga, lai iegūtu savu pirmo datu zinātnes darbu, jo tas rada lielisku pirmo iespaidu.

Pārliecinieties, ka jūsu CV ir profesionāls un izmanto viegli lasāmu formātu, izceļot jūsu prasmes un sasniegumus. Citas būtiskas padomi uzvarošam CV ietver atslēgvārdu izmantošanu no darba apraksta, īsu kopsavilkumu rakstīšanu, kvantitatīvi nosakāmu rezultātu izcelšanu un ievērojamu sertifikātu iekļaušanu.

Turklāt tiešsaistes portfolio, kas parāda jūsu praktisko pieredzi, ir ļoti svarīgs, lai parādītu jūsu spējas reālos scenārijos. Pievienojot to savam CV, darba devējs varēs redzēt jūsu kompetenci, kas palielinās jūsu izredzes.

4. Pieteikties Darbam

Tāpat kā ar visiem citiem pieteikumiem, jums rūpīgi jāizlasa darba apraksts un jāiepazīstas ar vēlamo amatu. Turklāt uzziniet visu iespējamo par nozari, kurā piesakāties, un problēmām, kuras jūsu potenciālais darba apraksts vēlas atrisināt.

Meklējot darba sludinājumus, esiet izvēlīgs un stratēģiski meklējiet darbu, kas atbilst prasībām un jūs interesē. Tāpat vienmēr pielāgojiet savu CV un motivācijas vēstuli katram amatam un pieteikumā iekļaujiet darba devēja vārdu un kontaktinformāciju. Tas ir tāpēc, ka starp tiem var būt slikta lietojumprogramma iemeslus, kādēļ nevarat piedalīties intervijā.

Kur var atrast darba sludinājumus? Jums ir daudz iespēju, tostarp darba vietnes, uzņēmuma karjeras lapas un tādas tīkla platformas kā LinkedIn. Neatkarīgi no tā, kuru izvēlaties, turpiniet pieteikties, līdz saņemat piedāvājumu. Nelieciet drosmi no noraidījumiem vai klusēšanas un turpiniet uzlabot savu CV un motivācijas vēstuli, paplašinot tīklu un meklēt jaunas iespējas.

5. Sagatavojieties intervijai

Intervētāja iespaida radīšana ir atslēga datu zinātnes darba iegūšanai. Tāpēc ir svarīgi veikt atbilstošus sagatavošanās darbus, atsvaidzinot savas zināšanas par tehniskajām un prasmēm pirms norādītā intervijas datuma.

Ir ļoti svarīgi pilnveidot statistiku, varbūtību, programmēšanu un mašīnmācīšanos, jo šīs ir galvenās datu zinātnes prasmes, kas nepieciešamas jebkuram darba devējam. Jums būs nepieciešama arī praktiska atsvaidzināšana par datu tīrīšanu un filtrēšanu, jo intervētāji labprātāk uzdod lietišķus, nevis teorētiskus jautājumus.

Tikmēr izvairieties no jums nepiederošu kodu vai modeļu neapdomīgas kopēšanas vai krāpšanās intervijas laikā. Intervijas mērķis ir pārbaudīt jūsu padziļinātās zināšanas un novērtēt, ko jūs varat reproducēt darbā. Tātad, dublējot vai pieblīvējot kāda cilvēka darbu, nesaprotot procesu, jūs varat izjaukt interviju.

Visbeidzot, jums var tikt uzdoti daži uzvedības jautājumi, lai pārbaudītu jūsu spēju sadarboties ar citiem. Tie ietvers jautājumus par pagātnes nesaskaņām, sarežģītām situācijām, kļūdām un to, kā jūs ar tām rīkojāties. Zinot, ko sagaidīt, un iepriekš sagatavojot atbildes, tiek samazināta iespēja sastingt šo sadaļu laikā.

6. Sekojiet līdzi un saņemiet atsauksmes

Sekošana palielina jūsu izredzes, atgādinot darba devējam par jūsu kvalifikāciju un pastiprinot jūsu interesi un entuziasmu par darbu. Tas var arī palīdzēt jums izcelties starp citiem kandidātiem, kuri, iespējams, neseko vai dara to mazāk efektīvi.

Lai pēcpārbaude būtu efektīva, pirms sazināšanās nogaidiet saprātīgu laika posmu, parasti nedēļu vai divas pēc pieteikšanās vai intervijas. Pārāk bieža vai drīza sekošana var radīt spiedienu uz darba devēju vai šķiet nevajadzīgi uzstājīga.

Turklāt neaizmirstiet savā turpmākajā ziņojumā būt īsi un skaidri, neatkarīgi no tā, vai tas ir e-pasts, tālruņa zvans vai piezīme. Jūs reģistrējaties oficiāliem nolūkiem, nevis neformālai saziņai ar mīļoto, un, pārejot pie lietas, jūs varat saglabāt intervētāja interesi. Profesionāli norādiet savu mērķi, apstipriniet savu interesi, atkārtojiet savu kvalifikāciju un izsakiet pateicību.

Ja saņemat negatīvas atsauksmes, atcerieties, ka noraidījums notiek, un neuztveriet to personīgi. Tā vietā novērtējiet iespēju, mācieties no pieredzes un mēģiniet vēlreiz. Tas uzlabos jūsu izredzes nākamreiz, un jūs pat varētu iegūt labāku darbu nekā iepriekšējā.

7. Vienojieties par savu algu un pabalstiem

Nauda vienmēr ir delikāts jautājums, taču tas nenozīmē, ka jums vajadzētu izvairīties no sarunām par algu ar darba devēju. Pārbaude, intervijas un darbinieku algu maksāšana ir dārgas, tāpēc uzņēmumi parasti nevēlas saņemt piedāvājumus.

Tomēr ir ļoti svarīgi izteikt savu lietu pieklājīgi un nodrošināt to ar atbilstošu informāciju. Lai pieprasītu lielākus ienākumus, apstipriniet savu pieprasījumu ar tirgus datiem, konkurējošu atalgojumu vai augstāka līmeņa datu zinātnes izglītību. Pēc tam nosakiet savu zemāko, mērķa un ideālo summu un pieprasiet savu ideālo summu. Tādā veidā jūsu darba devējs gūst labāku priekšstatu par jums piemērotiem ienākumiem un cenšas panākt labāko iespējamo.

Neelastīgos gadījumos ņemiet vērā, ka varat panākt labvēlīgus kompromisus ar uzņēmumu. Piemēram, varat pieprasīt parakstīšanas prēmiju, pamatkapitālu, vairāk apmaksātu brīvo laiku (PTO), attālinātu darbu vai elastīgu darba laiku.

Visbeidzot, nedomājiet tikai par savām vēlmēm; atrodiet veidus, kā ar cieņu noslēgt darījumus, kas būtu optimāli jums un uzņēmumam. Šie padomi atbilstošai algai un vispārējās sarunu prasmes noteikti sniegs jums fantastisku piedāvājumu.

8. Tīkls un saņemiet ieteikumus

Darba prioritāšu noteikšanā nav nekas slikts, taču, uzskatot, ka tīkla izveide nav svarīga, tas apdraud jūsu profesionālo izaugsmi. Tīklošana uzlabo jūsu prasmes, informē jūs par tendencēm un paver durvis iespējām, izmantojot ieteikumus un savienojumus. Vissvarīgākais ir tas, ka jūs varat izveidot ilgstošas ​​saites ar cilvēkiem un mācīties no viņu pieredzes.

Pirmkārt, vēlaties meklēt dažādus veidus, kā izveidot tīklu, piemēram, tikšanās, aplādes, privātie zvani, Nesaskaņas, Twitter, LinkedInvai citos sociālajos medijos. Atrodiet stratēģiju, kas jums ir piemērota atkarībā no jūsu personības un darba situācijas, un izpildiet to. Tomēr neaizmirstiet laiku pa laikam izkāpt no savas komforta zonas, jo tas jums nāks par labu vairāk nekā pastāvīga pieturēšanās pie ierastās tīkla stratēģijas.

Kas notiks tālāk datu zinātnē?

Pēc pirmā datu zinātnes darba iegūšanas nākamajam solim vajadzētu būt pieredzes iegūšanai, un viens no veidiem, kā to sasniegt, ir sadarbība ar spēcīgām datu zinātnes kopienām, piemēram, Kaggle.

Izmantojot Kaggle, varat uzlabot savas prasmes, strādājot ar reālām datu kopām un analizējot neskaitāmus kodu piemērus. Varat arī iegūt balvas un atzinību konkursos, uzdot jautājumus forumos, veidot draudzību ar nozares ekspertiem un iegūt jaunas iespējas.