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就職活動は大変です、二者択一はありません。履歴書を送ったり、カバーレターを書き直したり、応募してから返事を待つまでの果てしなく長い待ち時間（あるいはただゴーストに遭うだけ）は、楽しいものではありません。
良いニュースは、以前よりもはるかに簡単になったことです。もう物理的に手紙を郵送したり投函したりする必要はありません。ボタンを数回クリックするだけで、多くのアプリケーションを実行できます。夢のデータ サイエンスの仕事を見つけ、応募し、実際に就く可能性を高めるための、専門の求人サイト、面接準備ツール、その他のリソースが豊富にあります。
データ サイエンスの仕事に就くためにすぐに使える最高の無料リソースについて話しましょう。
資格を裏付けるスキルがなければ、履歴書がどれだけ輝いていても意味がありません。データ サイエンスのスキルを習得する最良の方法の 1 つは、独自のプロジェクトを実行することです。
データ サイエンス プロジェクトのアイデアを得るのが難しい場合があります。 Kaggle Kaggle はデータセットや機械学習コンテストの膨大なログを主催しており、さまざまなプロジェクトに取り組む方法についての回答やさまざまなアプローチが含まれています。
情報源： https://www.kaggle.com/datasets
データ サイエンスのスキルを実践的なシナリオに適用し、フィードバックを受け取り、他の人のソリューションから学ぶことができるため、これは優れたリソースです。それだけでなく、実際に Kaggle のコンテストで優勝した場合、それは雇用主にとって少しの柔軟性として機能する可能性があります。ほとんどのデータ サイエンティストは Kaggle のことを知っており、Kaggle がこうした問題に対処できることに当然の感銘を受けるでしょう。
つまり、Kaggle が提供する最も価値のある資産は、現実世界のデータと現実世界の問題です。それは業界レベルの問題に触れる貴重な機会となり、トップ企業から注目される機会となります。
の創設者として、私はここで少し偏見を持っているかもしれません ストラタスクラッチしかし、私が会社を設立したのは、データ サイエンスの面接の準備が難しいという現実的な問題に気づいたからです。そこで私は、できるだけ多くの企業から面接の質問を集め、難易度、質問の種類、企業ごとに分類し始めました。その結果、コーディングと非コーディングの両方の 1,000 を超える実際の面接の質問のデータベースと、本当に困った場合の解決策が作成されました。
データ サイエンスの仕事の面接を受けた私の経験から言えば、単にスキルを持っているかどうかだけではなく、何が起こっても落ち着いて考え抜くことができるかどうかも重要です。ご想像のとおり、面接の質問、またはそのバリエーションを以前に見たことがあれば、それを行うのははるかに簡単です。
面接が控えているときだけでなく、データ サイエンスの就職活動のあらゆる段階で面接の質問を練習することをお勧めします。 IRL の面接での質問を練習すると、データ サイエンス企業がどのような問題の解決に関心があるか、また、学習や磨きに注力すべきスキルがわかります。
面白い事実: 一方 EDX & Coursera 非常に高価なデータ サイエンス コースがありますが、コースを受講するだけで、同じ知識をすべて完全に無料で得ることができます。これは、確かに貴重な成果の証明書を取得できないことを意味しますが、世界クラスのレッスン、チュートリアル、ガイドは無料で受けられます。
情報源： https://www.edx.org/verified-certificate
興味のある情報が含まれるコースを見つけて、監査モードでサインアップするだけです。これを使用して、履歴書の弱点を補強したり、ポートフォリオのプロジェクトを実行するためのスキルを学んだり、あるいは単に自分が情熱を注いでいるトピックを探求したりすることができます。
あなたはこれを読んでいます KDNuggets, したがって、これがデータサイエンスの仕事に就くのに役立つリソースであることはすでに知っているはずです。ただし、KDNuggets はブログ投稿を提供するだけではありません。がある データセット (これもプロジェクトに役立ちます)、ライブおよび仮想 イベント (ネットワーキングに最適)、プログラミング カンニングペーパー、キュレーション ツールの推奨事項.
投げ込んでるよ データサイエンスに向けて、これもチュートリアル、ガイド、ハウツー、個人的なストーリーや経験などが詰まった別のブログであるためです。一部のストーリーは有料ですが、多くは無料のままです。 TDS のホームページを簡単に閲覧して、作者名の横に小さな星が付いていない無料の小説を探すことができます。
つまり、データ サイエンスの仕事に就くための最良の方法の 1 つは、他のデータ サイエンティストから学ぶことです。それらの多くは、あなたが読んで楽しめるよう、コンテンツを無料でオンラインに投稿してくれる親切なサービスを提供しています。
データ サイエンスの仕事探しをどこから始めればよいかわかりませんか? LinkedIn や Indeed などの古典的な競合企業は、ボリュームの点では間違いなく勝ちますが、私は大好きです ウェルファウンド キュレーションされた側面に関するデータサイエンスの仕事を見つけるため。
Wellfound には他の求人サイトに比べていくつかの利点があります。 1 つは、フィルタリング オプションが強力であることです。投資ラウンド、給与、株式、市場、企業規模などに基づいて求人を簡単に見つけることができます。
2 つ目は、主にスタートアップです。 FAANG の仕事に就こうとして失敗した場合は、別のシーンに目を向ける時期が来たかもしれません。スタートアップ企業はデータ サイエンスの人材を求めています。視野を広げて、少し従来とは異なる雇用主を検討できれば、幸運が訪れるかもしれません。
3 つ目は、少し新しくて新鮮なので、より良い就活体験になると思います。機能には、誰が会社に投資したか、採用担当者が応募者を最近審査したこと、リーダーシップやライフ/ワークバランスの評価に関する Glassdoor からの統計情報を取得することが含まれます。
就職活動は決して楽しいものではありません。企業のゴースティングが増え、面接を何回も受けて、実際にそのポジションが社内で埋まっているか、ただ単に採用されたとだけ言わされるという点では、今年はさらに悪かったように感じます。 存在しない求人を掲載する 潜在的な投資家の前で自分自身をよりよく見せるため。おそらくあなたも遭遇したことがあります 詐欺求人.
この無料リソースのリストがあなたの生活を少しでも楽にしてくれることを願っています。これら 5 つの無料ツールを使用すると、理想的なデータ サイエンスの仕事を見つけて獲得するための準備が整います。
ネイト・ロシディ データサイエンティストであり、製品戦略に携わっています。彼は分析学を教える非常勤教授でもあり、トップ企業からの実際の面接の質問を提供してデータ サイエンティストが面接の準備を支援するプラットフォーム StrataScratch の創設者でもあります。 Nate は、キャリア市場の最新トレンドについて執筆し、面接のアドバイスを提供し、データ サイエンス プロジェクトを共有し、SQL のすべてをカバーしています。
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