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Être à la recherche d'un emploi est difficile, il n'y a pas deux façons d'y parvenir. Envoyer des curriculum vitae, réécrire des lettres de motivation, l'attente interminable entre postuler et attendre une réponse (ou simplement se faire fantôme) – ce n'est pas amusant.
La bonne nouvelle est que c’est beaucoup plus facile qu’avant. Vous n'avez plus besoin de poster ou de déposer physiquement des lettres ; vous pouvez créer de nombreuses applications en quelques clics. Il existe de nombreux sites d'emploi spécialisés, outils de préparation aux entretiens et ressources supplémentaires pour augmenter les chances de trouver, de postuler et d'obtenir l'emploi de vos rêves en science des données.
Parlons des meilleures ressources gratuites à portée de main pour obtenir ce travail en science des données.
Peu importe à quel point votre CV est brillant si vous n'avez pas les compétences nécessaires pour sauvegarder vos informations d'identification. L'un des meilleurs moyens d'acquérir des compétences en science des données est de réaliser vos propres projets.
Il est parfois difficile d'avoir des idées pour des projets de science des données, et c'est là que Kaggle Kaggle héberge un énorme journal d'ensembles de données, des concours d'apprentissage automatique et comprend des réponses et différentes approches sur la façon d'aborder divers projets.
La source: https://www.kaggle.com/datasets
C'est une excellente ressource car elle vous permet d'appliquer vos compétences en science des données dans des scénarios pratiques, de recevoir des commentaires et d'apprendre des solutions des autres. Non seulement cela, mais si vous gagnez réellement un concours Kaggle, cela peut servir de flexibilité à tous les employeurs. La plupart des data scientists connaissent Kaggle et seront impressionnés par votre capacité à résoudre ces problèmes.
En bref, l'atout le plus précieux fourni par Kaggle réside dans les données et les problèmes du monde réel. Il offre une exposition précieuse aux problèmes du secteur et la possibilité d’être remarqué par les plus grandes entreprises.
Je suis peut-être légèrement partial ici en tant que fondateur de StrataScratch, mais j'ai fondé l'entreprise parce que j'ai remarqué un vrai problème : il est difficile de se préparer aux entretiens de data science. J'ai donc commencé à collecter des questions d'entretien auprès d'autant d'entreprises différentes que possible et à les classer par difficulté, type de question et entreprise. Le résultat est une base de données de plus d'un millier de questions d'entretien réelles – codées et non codées – ainsi que des solutions si vous êtes vraiment perplexe.
D'après mon expérience lors des entretiens pour des emplois en science des données, il ne s'agit pas seulement d'avoir les compétences, il s'agit également d'être capable de rester calme et de réfléchir à tout ce qu'ils vous proposent. Comme vous pouvez l'imaginer, c'est beaucoup plus facile de le faire si vous avez déjà vu la question de l'entretien – ou une variante de celle-ci.
C'est également une bonne idée de pratiquer les questions d'entretien à chaque étape de votre recherche d'emploi en science des données, pas seulement lorsque vous avez un entretien en vue. La pratique des questions d'entretien IRL vous donne une idée des problèmes que les entreprises de science des données souhaitent résoudre, ainsi que des compétences sur lesquelles vous devriez vous concentrer sur l'apprentissage ou le perfectionnement.
Anecdote amusante : alors que EDX ainsi que Coursera Si vous avez des cours de science des données très coûteux, vous pouvez acquérir les mêmes connaissances tout à fait gratuitement simplement en auditant les cours. Désormais, cela signifie que vous n'obtenez pas de certificat de vos réalisations, ce qui peut certainement être précieux, mais que vous bénéficiez gratuitement de leçons, de tutoriels et de guides de classe mondiale.
La source: https://www.edx.org/verified-certificate
Trouvez simplement le cours contenant les informations qui vous intéressent et inscrivez-vous en mode audit. Vous pouvez l'utiliser pour consolider les points faibles de votre CV, acquérir des compétences nécessaires pour réaliser des projets pour votre portfolio ou simplement explorer un sujet qui vous passionne.
Vous lisez ceci sur KDNuggetsName, vous devriez donc déjà savoir que c'est une ressource utile pour obtenir un emploi en science des données. Cependant, KDNuggets ne propose pas seulement des articles de blog. Il y a ensembles de données (encore une fois, utile pour les projets), en direct et virtuel événements (idéal pour le réseautage), la programmation feuilles de triche, et organisée recommandations d'outils.
je lance Vers la science des données, aussi, puisqu'il s'agit d'un autre blog rempli de tutoriels, de guides, de procédures, d'histoires et d'expériences personnelles, et bien plus encore. Bien que certaines histoires soient payantes, beaucoup restent gratuites. Vous pouvez facilement parcourir la page d'accueil de TDS et rechercher des histoires gratuites qui n'ont pas de petite étoile à côté du nom de l'auteur.
En bref, l’un des meilleurs moyens d’obtenir un emploi en science des données est d’apprendre des autres data scientists. Beaucoup d’entre eux ont la gentillesse de publier du contenu en ligne gratuitement pour que vous puissiez le lire et en profiter.
Vous ne savez pas par où commencer votre recherche d'emploi en science des données ? Les concurrents classiques comme LinkedIn et Indeed gagnent définitivement en termes de volume, mais j'adore Bien trouvé pour trouver des emplois en science des données pour l'aspect organisé.
Wellfound présente quelques avantages par rapport aux autres sites d'emploi. Premièrement, les options de filtrage sont puissantes. Vous pouvez facilement trouver des emplois en fonction du cycle d'investissement, du salaire, des actions, des marchés, de la taille de l'entreprise, etc.
Deuxièmement, il s’agit principalement de startups. Si vous avez essayé et échoué à obtenir un emploi chez FAANG, il est peut-être temps de vous tourner vers une scène différente. Les startups ont soif de talents en science des données, et si vous pouvez élargir vos horizons pour envisager un employeur légèrement moins conventionnel, vous aurez peut-être plus de chance.
Troisièmement, c'est juste un peu plus récent et plus frais, donc je trouve que c'est une meilleure expérience de recherche d'emploi. Les fonctionnalités incluent l'information sur qui a investi dans l'entreprise, la date à laquelle le recruteur a examiné les candidats et l'extraction de statistiques de Glassdoor sur les notes de leadership et d'équilibre vie/travail.
La source: https://wellfound.com/
La recherche d'emploi n'est jamais amusante, et il semble que cette année ait été pire en termes de fantômes d'entreprises, vous obligeant à passer plusieurs séries d'entretiens pour dire que le poste a été pourvu en interne, ou tout simplement. publier des offres d'emploi inexistantes pour se faire mieux voir devant des investisseurs potentiels. Peut-être avez-vous même rencontré un offre d'emploi frauduleuse.
Espérons que cette liste de ressources gratuites vous facilite un peu la vie. Avec ces cinq outils gratuits, vous serez mieux équipé pour trouver et obtenir votre emploi idéal en science des données.
Nate Rosidi est un data scientist et en stratégie produit. Il est également professeur adjoint enseignant l'analyse et est le fondateur de StrataScratch, une plateforme qui aide les data scientists à préparer leurs entretiens avec de vraies questions d'entretien posées par les grandes entreprises. Nate écrit sur les dernières tendances du marché des carrières, donne des conseils en entretien, partage des projets de science des données et couvre tout ce qui concerne SQL.
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- La source: 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
