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Estar em busca de emprego é difícil, não há duas maneiras de fazer isso. Enviar currículos, reescrever cartas de apresentação, a espera interminável entre a inscrição e a resposta (ou apenas ficar fantasma) – não é divertido.

A boa notícia é que é muito mais fácil do que costumava ser. Você não precisa mais enviar ou entregar cartas fisicamente; você pode fazer muitos aplicativos com apenas alguns cliques de botão. Existem muitos painéis de empregos especializados, ferramentas de preparação para entrevistas e recursos adicionais para aumentar a probabilidade de encontrar, se inscrever e realmente conseguir o emprego dos seus sonhos em ciência de dados.

Vamos falar sobre os melhores recursos gratuitos ao seu alcance para conseguir esse emprego em ciência de dados.

Não importa o quão brilhante seja o seu currículo se você não tiver as habilidades necessárias para fazer backup de suas credenciais. Uma das melhores maneiras de adquirir habilidades em ciência de dados é realizando seus próprios projetos.

Às vezes é complicado obter ideias para projetos de ciência de dados, e é aí que Kaggle entra. Kaggle hospeda um enorme registro de conjuntos de dados, competições de aprendizado de máquina e inclui respostas e diferentes abordagens sobre como lidar com vários projetos.
 

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

É um excelente recurso porque permite aplicar suas habilidades de ciência de dados em cenários práticos, receber feedback e aprender com as soluções de outras pessoas. Não só isso, mas se você realmente ganhar uma competição Kaggle, isso pode servir como uma espécie de flexibilidade para qualquer empregador. A maioria dos cientistas de dados conhece o Kaggle e ficará impressionada ao saber que você pode resolver esses problemas.

Resumindo, o ativo mais valioso que o Kaggle fornece são dados e problemas do mundo real. Oferece uma exposição valiosa aos problemas do setor – e a oportunidade de ser notado pelas principais empresas.

Posso ser um pouco tendencioso aqui como fundador da StrataScratchGenericName, mas fundei a empresa porque percebi um problema real: é difícil se preparar para entrevistas de ciência de dados. Então comecei a coletar perguntas de entrevistas de tantas empresas diferentes quanto possível e a categorizá-las por dificuldade, tipo de pergunta e empresa. O resultado é um banco de dados com mais de mil perguntas de entrevistas da vida real – tanto codificadas quanto não codificadas – além de soluções se você estiver realmente perplexo.

Na minha experiência em entrevistas para empregos em ciência de dados, não se trata apenas de ter as habilidades, mas também de ser capaz de manter a calma e pensar em tudo o que eles colocam em seu caminho. Como você pode imaginar, é muito mais fácil fazer isso se você já viu a pergunta da entrevista – ou alguma variação dela – antes.

Também é uma boa ideia praticar as perguntas da entrevista em todas as etapas de sua busca por emprego em ciência de dados, não apenas quando você tiver uma entrevista marcada. Praticar as perguntas da entrevista IRL dá uma ideia de quais problemas as empresas de ciência de dados estão interessadas em resolver, bem como as habilidades que você deve se concentrar em aprender ou aprimorar.

Curiosidade: enquanto edX e Coursera Se você tem cursos de ciência de dados muito caros, você pode obter o mesmo conhecimento de forma totalmente gratuita, simplesmente auditando os cursos. Agora, isso significa que você não recebe um certificado de suas realizações, o que definitivamente pode ser valioso, mas recebe aulas, tutoriais e guias de classe mundial gratuitamente.

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

Basta encontrar o curso com as informações de seu interesse e se inscrever no modo de auditoria. Você pode usar isso para reforçar pontos fracos em seu currículo, aprender habilidades para realizar projetos para seu portfólio ou apenas explorar um tópico pelo qual você é apaixonado.

Você está lendo isso em KDNuggetsComment, então você já deve saber que é um recurso útil para conseguir um emprego em ciência de dados. No entanto, o KDNuggets não oferece apenas postagens de blog. Há conjuntos de dados (novamente, útil para projetos), ao vivo e virtual eventos (ótimo para networking), programação folhas de dicas, e com curadoria recomendações de ferramentas.

estou jogando Rumo à ciência de dados, também, já que é outro blog repleto de tutoriais, guias, instruções, histórias e experiências pessoais e muito mais. Embora algumas histórias tenham acesso pago, muitas são gratuitas. Você pode navegar facilmente na página inicial do TDS e procurar histórias gratuitas que não tenham uma estrelinha ao lado do nome do autor.

Resumindo, uma das melhores maneiras de conseguir um emprego em ciência de dados é aprender com outros cientistas de dados. Muitos deles têm a gentileza de postar conteúdo online gratuitamente para você ler e desfrutar.

Não sabe por onde começar sua busca de emprego em ciência de dados? Concorrentes clássicos como LinkedIn e Even definitivamente vencem em termos de volume, mas eu adoro bem encontrado para encontrar empregos em ciência de dados para o aspecto de curadoria.

Wellfound tem algumas vantagens sobre outros painéis de empregos. Primeiro, as opções de filtragem são poderosas. Você pode encontrar facilmente empregos com base na rodada de investimentos, salário, patrimônio líquido, mercados, tamanho da empresa e muito mais.

Dois, são principalmente startups. Se você tentou e não conseguiu um emprego na FAANG, talvez seja hora de voltar sua atenção para um cenário diferente. As startups estão ávidas por talentos em ciência de dados e, se você puder ampliar seus horizontes para considerar um empregador um pouco menos convencional, poderá ter mais sorte.

Terceiro, é um pouco mais novo e atual, então acho que é uma experiência melhor de procura de emprego. Os recursos incluem informar quem investiu na empresa, há quanto tempo o recrutador estava analisando os candidatos e obter estatísticas do Glassdoor sobre liderança e classificações de equilíbrio vida/trabalho.

Fonte: https://wellfound.com/

A procura de emprego nunca é divertida, e parece que este ano foi pior em termos de empresas fantasmas, fazendo com que você passasse por várias rodadas de entrevistas apenas para dizer que a vaga foi realmente preenchida internamente ou simplesmente diretamente postando empregos inexistentes para parecerem melhores diante de potenciais investidores. Talvez você até tenha se deparado com um anúncio de emprego fraudulento.

Esperançosamente, esta lista de recursos gratuitos tornará sua vida um pouco mais fácil. Com essas cinco ferramentas gratuitas, você estará mais bem equipado para encontrar e conseguir seu emprego ideal em ciência de dados.
 
 

Nate Rosidi é cientista de dados e especialista em estratégia de produto. Ele também é professor adjunto de ensino de análise e é o fundador do StrataScratch, uma plataforma que ajuda cientistas de dados a se prepararem para entrevistas com perguntas reais de entrevistas de grandes empresas. Nate escreve sobre as últimas tendências no mercado de carreira, dá conselhos em entrevistas, compartilha projetos de ciência de dados e cobre tudo sobre SQL.

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• Fonte: 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