Kuva tekijältä
 

Työnhaku on vaikeaa, siihen ei ole kahta tapaa. Ansioluetteloiden lähettäminen, saatekirjeiden uudelleen kirjoittaminen, loputon odotus hakemisen ja palautteen odottamisen välillä (tai vain haamukuvien saaminen) – se ei ole hauskaa.

Hyvä uutinen on, että se on paljon helpompaa kuin ennen. Sinun ei enää tarvitse fyysisesti lähettää tai jättää kirjeitä; voit tehdä monia sovelluksia muutamalla painikkeen painalluksella. Tarjolla on runsaasti erikoistuneita työpaikkailmoituksia, haastattelun valmistelutyökaluja ja lisäresursseja, joiden avulla voit todennäköisemmin löytää, hakea ja saada unelmiesi tietotieteen työpaikan.

Puhutaanpa parhaista ilmaisista resursseista, jotka ovat käden ulottuvilla, jotta voit saada datatieteen työpaikan.

Ei ole väliä kuinka kiiltävä ansioluettelosi on, jos sinulla ei ole taitoja varmuuskopioida valtuustietojasi. Yksi parhaista tavoista hankkia datatieteen taitoja on tehdä omia projekteja.

Joskus on hankalaa saada ideoita datatieteen projekteihin, mistä se johtuu Kaggle tulee sisään. Kaggle isännöi valtavaa lokia tietojoukkoja, koneoppimiskilpailuja ja sisältää vastauksia ja erilaisia ​​lähestymistapoja erilaisten projektien käsittelemiseen.
 

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

Se on erinomainen resurssi, koska sen avulla voit soveltaa datatieteen taitojasi käytännön skenaarioihin, saada palautetta ja oppia muiden ratkaisuista. Ei vain sitä, mutta jos todella voitat Kaggle-kilpailun, se voi toimia jonkinlaisena joustona kaikille työnantajille. Useimmat datatieteilijät tietävät Kagglen, ja he ovat vaikuttuneita siitä, että voit ratkaista nämä ongelmat.

Lyhyesti sanottuna Kagglen arvokkain omaisuus on reaalimaailman data ja todelliset ongelmat. Se tarjoaa arvokasta altistumista toimialatason ongelmille – ja mahdollisuuden tulla huomatuksi huippuyrityksiltä.

Saatan olla hieman puolueellinen tässä perustajana StrataScratch, mutta perustin yrityksen, koska huomasin todellisen ongelman: datatieteen haastatteluihin on vaikea valmistautua. Joten aloin kerätä haastattelukysymyksiä mahdollisimman monelta eri yritykseltä ja luokitella ne vaikeuden, kysymyksen tyypin ja yrityksen mukaan. Tuloksena on tietokanta yli tuhannesta tosielämän haastattelukysymyksestä – sekä koodaavista että ei-koodaavista – sekä ratkaisuista, jos olet todella hämmästynyt.

Kokemukseni mukaan haastattelussa datatieteen tehtäviin, kyse ei ole vain taitojen omaamisesta, vaan myös kyvystä pysyä rauhallisena ja miettiä mitä tahansa. Kuten saatat kuvitella, se on paljon helpompaa, jos olet nähnyt haastattelukysymyksen – tai jonkin muunnelman siitä – aiemmin.

Haastattelukysymyksiä on hyvä harjoitella myös datatieteen työnhaun jokaisessa vaiheessa, ei vain haastattelun aikana. Harjoittelemalla IRL-haastattelukysymyksiä saat käsityksen siitä, mitä ongelmia datatieteen yritykset ovat kiinnostuneita ratkaisemaan, sekä taidot, joita sinun tulisi keskittyä oppimiseen tai hiomiseen.

Hauska fakta: vaikka EDX ja Coursera on erittäin kalliita datatieteen kursseja, saat kaiken saman tiedon täysin ilmaiseksi yksinkertaisesti auditoimalla kursseja. Nyt tämä tarkoittaa, että et saa todistusta saavutuksistasi, jotka voivat ehdottomasti olla arvokkaita, mutta saat maailmanluokan oppitunteja, opetusohjelmia ja oppaita ilmaiseksi.

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

Etsi vain kurssi sinua kiinnostavilla tiedoilla ja rekisteröidy auditointitilassa. Tämän avulla voit vahvistaa ansioluettelosi heikkoja kohtia, oppia taitoja tehdä portfoliotasi koskevia projekteja tai vain tutustua aiheeseen, josta olet intohimoinen.

Luet tätä edelleen KDNuggets, joten sinun pitäisi jo tietää, että se on hyödyllinen resurssi datatieteen työpaikan saamiseksi. KDNuggets ei kuitenkaan tarjoa vain blogitekstejä. On aineistot (jälleen hyödyllinen projekteille), live ja virtuaalinen Tapahtumat (sopii verkostoitumiseen), ohjelmointi lunttilaputja kuratoitu työkalusuosituksia.

Heitän sisään Kohti datatieteitä, koska se on toinen blogi, joka on täynnä opetusohjelmia, oppaita, ohjeita, henkilökohtaisia ​​tarinoita ja kokemuksia ja paljon muuta. Vaikka jotkut tarinat ovat maksumuureja, monet jäävät ilmaiseksi. Voit helposti selata TDS:n kotisivua ja etsiä ilmaisia ​​tarinoita, joissa ei ole pientä tähteä kirjoittajan nimen vieressä.

Lyhyesti sanottuna yksi parhaista tavoista saada datatieteen työtä on oppia muilta datatieteilijöiltä. Monet heistä ovat ystävällisiä lähettämään sisältöä verkkoon ilmaiseksi luettavaksi ja nautittavaksi.

Etkö ole varma mistä aloittaa datatieteen työnhaku? Klassiset kilpailijat, kuten LinkedIn ja Indeed, voittaa ehdottomasti volyymin suhteen, mutta rakastan Hyvin löydetty löytääkseen datatieteen työpaikkoja kuratoidulle osa-alueelle.

Wellfoundilla on muutamia etuja muihin työpaikkoihin verrattuna. Ensinnäkin suodatusvaihtoehdot ovat tehokkaita. Löydät helposti työpaikkoja sijoituskierroksen, palkan, pääoman, markkinoiden, yrityksen koon ja muiden perusteella.

Toiseksi se on ensisijaisesti startup-yrityksiä. Jos olet yrittänyt saada FAANG-työtä mutta epäonnistui, saattaa olla aika kääntää tähtäimesi toiseen kohtaukseen. Startupit kaipaavat datatieteen osaajia, ja jos pystyt laajentamaan näköalojasi harkitsemaan hieman vähemmän tavanomaista työnantajaa, sinulla saattaa olla parempi onni.

Kolmanneksi, se on vain vähän uudempi ja tuoreempi, joten mielestäni se on parempi työnhakukokemus. Ominaisuuksiin kuuluu kertoa sinulle, kuka on sijoittanut yritykseen, kuinka äskettäin rekrytoija arvioi hakijoita ja hakea Glassdoorista tilastoja johtajuudesta sekä elämän ja työn tasapainosta.

Lähde: https://wellfound.com/

Työnhaku ei ole koskaan hauskaa, ja tuntuu siltä, ​​että tämä vuosi on ollut huonompi siinä mielessä, että yritykset haamuttelevat enemmän, mikä saa sinut istumaan useiden haastattelukierrosten läpi vain sanoaksesi, että paikka on todella täytetty sisäisesti tai vain suoraan olemattomien työpaikkojen julkaiseminen saada itsensä näyttämään paremmalta mahdollisten sijoittajien edessä. Ehkä olet jopa törmännyt a huijaustyöpaikkailmoitus.

Toivottavasti tämä ilmaisten resurssien luettelo tekee elämästäsi hieman helpompaa. Näiden viiden ilmaisen työkalun avulla voit paremmin löytää ja saada ihanteellisen datatieteen työsi.
 
 

Nate Rosidi on datatieteilijä ja tuotestrategiassa. Hän on myös analytiikkaa opettava dosentti ja StrataScratch-alustan perustaja, joka auttaa datatieteilijöitä valmistautumaan haastatteluihin huippuyritysten todellisilla haastattelukysymyksillä. Nate kirjoittaa viimeisimmistä uramarkkinoiden trendeistä, antaa haastatteluneuvoja, jakaa datatieteen projekteja ja kattaa kaiken SQL:n.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: 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