Afbeelding door auteur
 

Op zoek zijn naar een baan is zwaar, er zijn geen twee manieren om dit te doen. CV's versturen, sollicitatiebrieven herschrijven, het eindeloze wachten tussen solliciteren en wachten op een antwoord (of gewoon een ghost krijgen) – het is niet leuk.

Het goede nieuws is dat het een stuk eenvoudiger is dan vroeger. U hoeft geen brieven meer fysiek te versturen of af te geven; Met een paar klikken op de knop kunt u veel toepassingen uitvoeren. Er zijn tal van gespecialiseerde vacaturesites, tools voor het voorbereiden van sollicitatiegesprekken en aanvullende hulpmiddelen om de kans te vergroten dat je jouw droombaan in de datawetenschap vindt, solliciteert en daadwerkelijk krijgt.

Laten we het hebben over de beste gratis bronnen die binnen handbereik zijn om die datawetenschapbaan te krijgen.

Het maakt niet uit hoe glanzend uw cv is als u niet over de vaardigheden beschikt om een ​​back-up van uw referenties te maken. Een van de beste manieren om vaardigheden op het gebied van datawetenschap te verwerven, is door uw eigen projecten te doen.

Het is soms lastig om ideeën op te doen voor datawetenschapsprojecten, en dat is waar Kaggle komt binnen. Kaggle host een enorm logboek met datasets en machine learning-wedstrijden, en bevat antwoorden en verschillende benaderingen voor het aanpakken van verschillende projecten.
 

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

Het is een uitstekende hulpbron omdat u hiermee uw datawetenschapsvaardigheden in praktische scenario's kunt toepassen, feedback kunt ontvangen en kunt leren van de oplossingen van anderen. Niet alleen dat, maar als je daadwerkelijk een Kaggle-wedstrijd wint, kan dat voor elke werkgever een beetje een flex zijn. De meeste datawetenschappers kennen Kaggle en zullen onder de indruk zijn dat je deze problemen kunt aanpakken.

Kortom, het meest waardevolle bezit dat Kaggle biedt, zijn gegevens uit de echte wereld en problemen uit de echte wereld. Het biedt waardevolle blootstelling aan problemen op sectorniveau – en de mogelijkheid om opgemerkt te worden door topbedrijven.

Ik ben hier misschien enigszins bevooroordeeld als oprichter van StrataScratch, maar ik heb het bedrijf opgericht omdat ik een echt probleem opmerkte: het is moeilijk om je voor te bereiden op datawetenschapsinterviews. Dus begon ik interviewvragen te verzamelen van zoveel mogelijk verschillende bedrijven en deze te categoriseren op moeilijkheidsgraad, type vraag en bedrijf. Het resultaat is een database met meer dan duizend echte interviewvragen – zowel gecodeerd als niet-gecodeerd – plus de oplossingen als u er echt niet uitkomt.

In mijn ervaring met solliciteren voor banen in de datawetenschap gaat het niet alleen om het hebben van de vaardigheden, het gaat ook om het vermogen om kalm te blijven en na te denken over alles wat je tegenkomt. Zoals je je misschien kunt voorstellen, is dat een stuk eenvoudiger als je de interviewvraag – of een variant ervan – eerder hebt gezien.

Het is ook een goed idee om sollicitatievragen te oefenen in elke fase van je zoektocht naar een baan in de datawetenschap, en niet alleen wanneer je een sollicitatiegesprek op de planning hebt staan. Door IRL-interviewvragen te oefenen, krijgt u een idee van de problemen die datawetenschapsbedrijven willen oplossen, en van de vaardigheden waarop u zich moet concentreren om te leren of aan te scherpen.

Leuk weetje: terwijl EDX en Coursera Als je hele dure data science-cursussen hebt, kun je dezelfde kennis helemaal gratis opdoen door simpelweg de cursussen te auditen. Dit betekent dat je geen certificaat krijgt van je prestaties, wat zeker waardevol kan zijn, maar je krijgt wel gratis lessen, tutorials en handleidingen van wereldklasse.

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

Zoek gewoon de cursus met de informatie waarin u geïnteresseerd bent en meld u aan in de auditmodus. Je kunt dit gebruiken om zwakke punten in je cv te versterken, vaardigheden te leren om projecten voor je portfolio uit te voeren, of gewoon een onderwerp te verkennen waar je gepassioneerd over bent.

Je leest dit verder KDNuggets, dus je zou al moeten weten dat het een nuttige hulpbron is om een ​​baan in de datawetenschap te krijgen. KDNuggets biedt echter niet alleen blogposts aan. Er zijn datasets (opnieuw handig voor projecten), live en virtueel EVENTS (geweldig voor netwerken), programmeren spiekbriefjes, en samengesteld aanbevelingen voor gereedschap.

Ik gooi erin Op weg naar data science, ook, want het is weer een blog boordevol tutorials, handleidingen, how-to's, persoonlijke verhalen en ervaringen, en meer. Hoewel sommige verhalen een betaalmuur hebben, blijven veel verhalen gratis. U kunt eenvoudig door de TDS-startpagina bladeren en zoeken naar gratis verhalen zonder sterretje naast de naam van de auteur.

Kortom: een van de beste manieren om een ​​baan in de datawetenschap te krijgen, is door van andere datawetenschappers te leren. Velen van hen zijn zo vriendelijk om gratis inhoud online te plaatsen, zodat u deze kunt lezen en ervan kunt genieten.

Weet u niet zeker waar u moet beginnen met uw zoektocht naar een baan in de datawetenschap? Klassieke kanshebbers als LinkedIn en Indeed winnen zeker qua volume, maar ik hou ervan Goed gevonden om data science-banen te vinden voor het samengestelde aspect.

Wellfound heeft een aantal voordelen ten opzichte van andere vacaturesites. Ten eerste zijn de filteropties krachtig. U kunt eenvoudig banen vinden op basis van investeringsronde, salaris, aandelenvermogen, markten, bedrijfsgrootte en meer.

Ten tweede zijn het vooral startups. Als je hebt geprobeerd een baan bij FAANG te krijgen, maar er niet in bent geslaagd, is het misschien tijd om je blik op een andere scène te richten. Startups hebben honger naar datawetenschapstalent, en als je je horizon kunt verbreden en een iets minder conventionele werkgever kunt overwegen, heb je misschien meer geluk.

Ten derde: het is gewoon een beetje nieuwer en frisser, dus ik vind het een betere ervaring bij het zoeken naar een baan. Functies omvatten onder meer het vertellen wie in het bedrijf heeft geïnvesteerd, hoe recentelijk de recruiter sollicitanten heeft beoordeeld en het ophalen van statistieken van Glassdoor over leiderschap en beoordelingen van de balans tussen leven en werk.

Bron: https://wellfound.com/

Het zoeken naar een baan is nooit leuk, en het voelt alsof dit jaar nog erger is geweest in termen van bedrijven die meer spookten, waardoor je meerdere sollicitatierondes moest doorlopen om te zeggen dat de functie daadwerkelijk intern was vervuld, of gewoon meteen. het plaatsen van niet-bestaande vacatures om zichzelf beter over te laten komen bij potentiële investeerders. Misschien ben je zelfs wel eens tegengekomen oplichting vacature.

Hopelijk maakt deze lijst met gratis bronnen je leven een beetje gemakkelijker. Met deze vijf gratis tools ben je beter uitgerust om jouw ideale data science-baan te vinden en te krijgen.
 
 

Nate Rosidi is een datawetenschapper en in productstrategie. Hij is ook adjunct-professor en doceert analytics, en is de oprichter van StrataScratch, een platform dat datawetenschappers helpt zich voor te bereiden op hun interviews met echte interviewvragen van topbedrijven. Nate schrijft over de nieuwste trends op de carrièremarkt, geeft sollicitatieadvies, deelt data science-projecten en behandelt alles wat SQL betreft.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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