صورة المؤلف
إن البحث عن عمل أمر صعب، وليس هناك طريقتان للقيام بذلك. إرسال السيرة الذاتية، وإعادة كتابة الرسائل التعريفية، والانتظار الذي لا نهاية له بين التقديم وانتظار الرد (أو مجرد التعرض للظلال) - إنه ليس ممتعًا.
والخبر السار هو أنه أصبح أسهل بكثير مما كان عليه من قبل. لن تضطر إلى إرسال الرسائل أو تسليمها فعليًا بعد الآن؛ يمكنك القيام بالكثير من التطبيقات بنقرات قليلة على الأزرار. هناك الكثير من لوحات الوظائف المتخصصة وأدوات الإعداد للمقابلات والموارد الإضافية لزيادة احتمالية العثور على وظيفة علوم البيانات التي تحلم بها والتقدم إليها والحصول عليها فعليًا.
دعنا نتحدث عن أفضل الموارد المجانية التي في متناول يدك للحصول على وظيفة علم البيانات.
لا يهم مدى روعة سيرتك الذاتية إذا لم تكن لديك المهارات اللازمة لعمل نسخة احتياطية من بيانات اعتمادك. إحدى أفضل الطرق لاكتساب مهارات علم البيانات هي تنفيذ مشاريعك الخاصة.
في بعض الأحيان يكون من الصعب الحصول على أفكار لمشاريع علوم البيانات، وهذا هو المكان Kaggle يأتي ذلك. تستضيف Kaggle سجلًا ضخمًا من مجموعات البيانات، ومسابقات التعلم الآلي، وتتضمن إجابات وأساليب مختلفة لكيفية التعامل مع المشاريع المختلفة.
المصدر https://www.kaggle.com/datasets
إنه مورد ممتاز لأنه يسمح لك بتطبيق مهاراتك في علم البيانات في سيناريوهات عملية وتلقي التعليقات والتعلم من حلول الآخرين. ليس هذا فحسب، ولكن إذا فزت بالفعل في مسابقة Kaggle، فيمكن أن يكون ذلك بمثابة مرونة إلى حد ما لأي صاحب عمل. يعرف معظم علماء البيانات عن Kaggle وسيكونون منبهرين بشكل مناسب بقدرتك على معالجة هذه المشكلات.
باختصار، إن الأصول الأكثر قيمة التي تقدمها Kaggle هي بيانات العالم الحقيقي ومشاكل العالم الحقيقي. فهو يوفر تعرضًا قيمًا للمشاكل على مستوى الصناعة - وفرصة أن يتم ملاحظتها من قبل الشركات الكبرى.
قد أكون متحيزًا بعض الشيء هنا كمؤسس ستراتا سكراتشلكنني أسست الشركة لأنني لاحظت مشكلة حقيقية: من الصعب الاستعداد للمقابلات الخاصة بعلم البيانات. لذلك بدأت في جمع أسئلة المقابلة من أكبر عدد ممكن من الشركات المختلفة وتصنيفها حسب الصعوبة ونوع السؤال والشركة. والنتيجة هي قاعدة بيانات تضم أكثر من ألف سؤال من أسئلة المقابلات الواقعية - سواء كانت مشفرة أو غير مشفرة - بالإضافة إلى الحلول إذا كنت في حيرة من أمرك حقًا.
في تجربتي في إجراء المقابلات لوظائف علوم البيانات، لا يتعلق الأمر فقط بامتلاك المهارات، بل يتعلق أيضًا بالقدرة على البقاء هادئًا والتفكير في كل ما يعترضونك. كما قد تتخيل، سيكون من الأسهل كثيرًا القيام بذلك إذا كنت قد رأيت سؤال المقابلة - أو بعض الأشكال المختلفة منه - من قبل.
إنها فكرة جيدة أن تتدرب على أسئلة المقابلة في كل مرحلة من مراحل البحث عن وظيفة في علم البيانات أيضًا، وليس فقط عندما تكون لديك مقابلة. يمنحك التدريب على أسئلة المقابلة في IRL فكرة عن المشكلات التي تهتم شركات علوم البيانات بحلها، بالإضافة إلى المهارات التي يجب أن تركز على تعلمها أو صقلها.
حقيقة ممتعة: بينما EDX و كورسيرا لديك دورات تدريبية باهظة الثمن في علم البيانات، ويمكنك الحصول على نفس المعرفة مجانًا تمامًا عن طريق مراجعة الدورات. الآن، هذا يعني أنك لا تحصل على شهادة بإنجازاتك، والتي يمكن أن تكون ذات قيمة بالتأكيد، ولكنك تحصل على دروس وبرامج تعليمية وأدلة ذات مستوى عالمي مجانًا.
المصدر https://www.edx.org/verified-certificate
ما عليك سوى العثور على الدورة التدريبية التي تحتوي على المعلومات التي تهمك، والاشتراك في وضع التدقيق. يمكنك استخدام هذا لدعم نقاط الضعف في سيرتك الذاتية، أو تعلم المهارات اللازمة للقيام بمشاريع لمحفظتك، أو مجرد استكشاف موضوع يثير شغفك.
أنت تقرأ هذا على KDNuggets، لذا يجب أن تعلم بالفعل أنه مورد مفيد للحصول على وظيفة في علم البيانات. ومع ذلك، لا تقدم KDNuggets منشورات مدونة فقط. هناك قواعد البيانات (مرة أخرى، مفيد للمشاريع)، مباشر وافتراضي أحداث (رائع للتواصل)، البرمجة اوراق الغشو برعاية توصيات الأداة.
أنا أرمي نحو علم البياناتأيضًا، نظرًا لأنها مدونة أخرى مليئة بالبرامج التعليمية والأدلة والإرشادات والقصص والتجارب الشخصية والمزيد. في حين أن بعض القصص محمية بنظام حظر الاشتراك غير المدفوع، إلا أن الكثير منها يُترك مجانًا. يمكنك بسهولة تصفح الصفحة الرئيسية لـ TDS والبحث عن القصص المجانية التي لا تحتوي على نجمة صغيرة بجوار اسم المؤلف.
باختصار، إحدى أفضل الطرق للحصول على وظيفة في علم البيانات هي التعلم من علماء البيانات الآخرين. العديد منهم لطيفون بما يكفي لنشر المحتوى عبر الإنترنت مجانًا لتتمكن من قراءته والاستمتاع به.
لست متأكدًا من أين تبدأ البحث عن وظيفة في علم البيانات؟ من المؤكد أن المتنافسين الكلاسيكيين مثل LinkedIn وInced يفوزون من حيث الحجم، لكنني أحب ذلك جيد للعثور على وظائف علوم البيانات للجانب المنظم.
تتمتع Wellfound ببعض المزايا مقارنة بلوحات العمل الأخرى. أولاً، خيارات التصفية قوية. يمكنك بسهولة العثور على وظائف بناءً على جولة الاستثمار والراتب والأسهم والأسواق وحجم الشركة والمزيد.
ثانياً، إنها الشركات الناشئة في المقام الأول. إذا حاولت وفشلت في الحصول على وظيفة FAANG، فقد يكون الوقت قد حان لتحويل أنظارك إلى مشهد مختلف. الشركات الناشئة متعطشة للمواهب في مجال علوم البيانات، وإذا كان بإمكانك توسيع آفاقك للتفكير في صاحب عمل أقل تقليدية قليلاً، فقد يكون حظك أفضل.
ثالثًا، إنها أحدث وأحدث قليلًا، لذا أجدها تجربة أفضل للبحث عن عمل. تتضمن الميزات إخبارك بمن استثمر في الشركة، ومدى حداثة قيام مسؤول التوظيف بمراجعة المتقدمين، والحصول على إحصائيات من Glassdoor حول تقييمات القيادة والتوازن بين الحياة والعمل.
المصدر https://wellfound.com/
إن البحث عن وظيفة ليس أمرًا ممتعًا على الإطلاق، ويبدو أن هذا العام كان أسوأ من حيث الشركات التي تتطلع إلى مزيد من الظلال، مما يجعلك تجلس خلال جولات متعددة من المقابلات فقط لتقول إن الوظيفة قد تم شغلها داخليًا، أو فقط بشكل مباشر نشر وظائف غير موجودة لجعل أنفسهم يبدون أفضل أمام المستثمرين المحتملين. ربما كنت قد واجهت حتى نشر وظيفة احتيال.
نأمل أن تجعل قائمة الموارد المجانية هذه حياتك أسهل قليلاً. باستخدام هذه الأدوات الخمس المجانية، ستكون مجهزًا بشكل أفضل للعثور على وظيفة علوم البيانات المثالية والحصول عليها.
نيت روزيدي هو عالم بيانات وفي استراتيجية المنتج. وهو أيضًا أستاذ مساعد يقوم بتدريس التحليلات، وهو مؤسس StrataScratch، وهي منصة تساعد علماء البيانات على الاستعداد للمقابلات الخاصة بهم من خلال أسئلة المقابلة الحقيقية من الشركات الكبرى. يكتب نيت عن أحدث الاتجاهات في سوق العمل، ويقدم نصائح للمقابلة، ويشارك مشاريع علوم البيانات، ويغطي كل شيء SQL.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.kdnuggets.com/5-free-resources-to-master-your-data-science-job-search?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-resources-to-master-your-data-science-job-search
