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Die Jobsuche ist hart, es gibt keine zwei Möglichkeiten. Das Versenden von Lebensläufen, das Umschreiben von Anschreiben, das endlose Warten zwischen der Bewerbung und dem Warten auf eine Antwort (oder sich einfach nur in Gedanken versinken zu lassen) – das macht keinen Spaß.

Die gute Nachricht ist, dass es viel einfacher ist als früher. Sie müssen Briefe nicht mehr physisch verschicken oder abgeben; Sie können viele Anwendungen mit wenigen Klicks ausführen. Es gibt viele spezialisierte Jobbörsen, Tools zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche und zusätzliche Ressourcen, die es wahrscheinlicher machen, dass Sie Ihren Traumjob im Bereich Data Science finden, sich bewerben und tatsächlich bekommen.

Lassen Sie uns über die besten kostenlosen Ressourcen sprechen, die Ihnen für den Job im Bereich Datenwissenschaft zur Verfügung stehen.

Es spielt keine Rolle, wie glänzend Ihr Lebenslauf ist, wenn Sie nicht über die Fähigkeiten verfügen, Ihre Qualifikationen zu belegen. Eine der besten Möglichkeiten, datenwissenschaftliche Fähigkeiten zu erwerben, besteht darin, eigene Projekte durchzuführen.

Es ist manchmal schwierig, Ideen für Data-Science-Projekte zu bekommen, und das ist der Fall Kaggle kommt ins Spiel. Kaggle hostet ein riesiges Protokoll mit Datensätzen, Wettbewerben für maschinelles Lernen und enthält Antworten und verschiedene Ansätze für die Bewältigung verschiedener Projekte.
 

Quelle: https://www.kaggle.com/datasets
 

Es handelt sich um eine hervorragende Ressource, da Sie damit Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten in praktischen Szenarien anwenden, Feedback erhalten und von den Lösungen anderer lernen können. Und nicht nur das: Wenn Sie tatsächlich einen Kaggle-Wettbewerb gewinnen, kann das für jeden Arbeitgeber eine kleine Erleichterung sein. Die meisten Datenwissenschaftler kennen Kaggle und werden entsprechend beeindruckt sein, dass Sie diese Probleme lösen können.

Kurz gesagt, das wertvollste Kapital, das Kaggle bietet, sind reale Daten und reale Probleme. Es bietet einen wertvollen Einblick in Probleme auf Branchenebene – und die Möglichkeit, von Top-Unternehmen wahrgenommen zu werden.

Als Gründer von bin ich hier vielleicht etwas voreingenommen StrataScratch, aber ich habe das Unternehmen gegründet, weil mir ein echtes Problem aufgefallen ist: Es ist schwierig, sich auf Vorstellungsgespräche im Bereich Data Science vorzubereiten. Also begann ich, Interviewfragen von so vielen verschiedenen Unternehmen wie möglich zu sammeln und sie nach Schwierigkeitsgrad, Art der Frage und Unternehmen zu kategorisieren. Das Ergebnis ist eine Datenbank mit über tausend realen Interviewfragen – sowohl kodierte als auch nicht kodierte – sowie die Lösungen, wenn Sie wirklich ratlos sind.

Meiner Erfahrung nach kommt es bei Vorstellungsgesprächen für Stellen im Bereich Data Science nicht nur darauf an, dass man über die nötigen Fähigkeiten verfügt, sondern auch darum, ruhig zu bleiben und alles zu durchdenken, was einem in den Weg kommt. Wie Sie sich vielleicht vorstellen können, ist das viel einfacher, wenn Sie die Interviewfrage – oder eine Variation davon – schon einmal gesehen haben.

Es ist auch eine gute Idee, Vorstellungsgesprächsfragen in jeder Phase Ihrer Jobsuche im Bereich Data Science zu üben, nicht nur, wenn ein Vorstellungsgespräch ansteht. Das Üben von IRL-Interviewfragen vermittelt Ihnen einen Eindruck davon, welche Probleme Data-Science-Unternehmen lösen möchten und auf welche Fähigkeiten Sie sich konzentrieren sollten, um sie zu erlernen oder zu verfeinern.

Lustige Tatsache: Während EDX und Coursera Wenn Sie über sehr teure Data-Science-Kurse verfügen, können Sie das gleiche Wissen absolut kostenlos erwerben, indem Sie einfach die Kurse prüfen. Das bedeutet, dass Sie kein Zertifikat über Ihre Leistungen erhalten, was durchaus wertvoll sein kann, aber Sie erhalten kostenlos erstklassige Lektionen, Tutorials und Anleitungen.

Quelle: https://www.edx.org/verified-certificate
 

Suchen Sie einfach den Kurs mit den Informationen, die Sie interessieren, und melden Sie sich im Prüfungsmodus an. Sie können dies nutzen, um Schwachstellen in Ihrem Lebenslauf zu beheben, Fähigkeiten für die Durchführung von Projekten für Ihr Portfolio zu erlernen oder einfach ein Thema zu erkunden, das Ihnen am Herzen liegt.

Du liest das gerade weiter KDNuggetsSie sollten also bereits wissen, dass es sich um eine nützliche Ressource handelt, um einen Job im Bereich Datenwissenschaft zu bekommen. KDNuggets bietet jedoch nicht nur Blogbeiträge an. Es gibt Datensätze (wieder nützlich für Projekte), live und virtuell Veranstaltungen (ideal zum Netzwerken), Programmieren Spickzettel, und kuratiert Werkzeugempfehlungen.

Ich werfe ein Auf dem Weg zu Data Science, denn es ist ein weiterer Blog voller Tutorials, Leitfäden, Anleitungen, persönlichen Geschichten und Erfahrungen und mehr. Während einige Geschichten kostenpflichtig sind, bleiben viele kostenlos. Sie können ganz einfach auf der TDS-Homepage nach kostenlosen Geschichten suchen, bei denen neben dem Namen des Autors kein kleiner Stern steht.

Kurz gesagt: Eine der besten Möglichkeiten, einen Job im Bereich Datenwissenschaft zu bekommen, besteht darin, von anderen Datenwissenschaftlern zu lernen. Viele von ihnen sind so freundlich, Inhalte kostenlos online zu stellen, damit Sie sie lesen und genießen können.

Sie sind sich nicht sicher, wo Sie mit der Jobsuche im Bereich Data Science beginnen sollen? Klassische Konkurrenten wie LinkedIn und Indeed gewinnen in Bezug auf das Volumen definitiv, aber ich liebe es Gut gefunden um Data-Science-Jobs für den kuratierten Aspekt zu finden.

Wellfound hat gegenüber anderen Jobbörsen einige Vorteile. Erstens sind die Filteroptionen leistungsstark. Sie können ganz einfach Jobs finden, die auf Investitionsrunde, Gehalt, Eigenkapital, Märkten, Unternehmensgröße und mehr basieren.

Zweitens sind es in erster Linie Startups. Wenn es Ihnen nicht gelungen ist, einen FAANG-Job zu bekommen, ist es vielleicht an der Zeit, sich einer anderen Szene zuzuwenden. Startups sind hungrig nach Talenten im Bereich Datenwissenschaft, und wenn Sie Ihren Horizont erweitern und einen etwas weniger konventionellen Arbeitgeber in Betracht ziehen können, haben Sie vielleicht mehr Glück.

Drittens ist es nur etwas neuer und frischer, sodass ich finde, dass es eine bessere Erfahrung bei der Jobsuche ist. Zu den Funktionen gehört es, Ihnen mitzuteilen, wer in das Unternehmen investiert hat, wie lange der Personalvermittler kürzlich Bewerber überprüft hat, und Statistiken von Glassdoor über Führungsqualitäten und Bewertungen zur Vereinbarkeit von Privat- und Berufsleben abzurufen.

Quelle: https://wellfound.com/

Die Jobsuche macht nie Spaß, und es fühlt sich so an, als wäre es in diesem Jahr noch schlimmer gewesen, was die Unternehmen betrifft, die mehr Ghosting betreiben und mehrere Vorstellungsgespräche durchlaufen, nur um dann zu sagen, dass die Stelle tatsächlich intern oder einfach nur besetzt wurde Ausschreibung nicht vorhandener Stellenangebote um sich vor potenziellen Investoren besser zu präsentieren. Vielleicht sind Sie sogar einem begegnet betrügerische Stellenausschreibung.

Hoffentlich macht Ihnen diese Liste kostenloser Ressourcen das Leben ein wenig einfacher. Mit diesen fünf kostenlosen Tools sind Sie besser gerüstet, um Ihren idealen Job im Bereich Data Science zu finden und zu bekommen.
 
 

Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und in der Produktstrategie tätig. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern hilft, sich mit echten Interviewfragen von Top-Unternehmen auf ihre Interviews vorzubereiten. Nate schreibt über die neuesten Trends auf dem Karrieremarkt, gibt Ratschläge zu Vorstellungsgesprächen, stellt Data-Science-Projekte vor und behandelt alles rund um SQL.

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