Hình ảnh của Tác giả
 

Việc tìm kiếm việc làm rất khó khăn, không có hai cách để thực hiện điều đó. Gửi sơ yếu lý lịch, viết lại thư xin việc, sự chờ đợi vô tận giữa việc nộp đơn và chờ phản hồi (hoặc chỉ bị bóng mờ) - điều đó thật không vui chút nào.

Tin tốt là nó dễ dàng hơn rất nhiều so với trước đây. Bạn không cần phải gửi thư hoặc gửi thư nữa; bạn có thể thực hiện rất nhiều ứng dụng chỉ với một vài cú nhấp chuột. Có rất nhiều bảng công việc chuyên biệt, công cụ chuẩn bị phỏng vấn và các tài nguyên bổ sung để giúp bạn có nhiều khả năng tìm thấy, ứng tuyển và thực sự có được công việc khoa học dữ liệu mơ ước của mình.

Hãy nói về các tài nguyên miễn phí tốt nhất trong tầm tay bạn để có được công việc khoa học dữ liệu đó.

Sơ yếu lý lịch của bạn có sáng bóng đến đâu cũng không thành vấn đề nếu bạn không có kỹ năng sao lưu thông tin xác thực của mình. Một trong những cách tốt nhất để có được kỹ năng khoa học dữ liệu là thực hiện các dự án của riêng bạn.

Đôi khi rất khó để có được ý tưởng cho các dự án khoa học dữ liệu. Kaggle xuất hiện. Kaggle tổ chức một lượng lớn các tập dữ liệu, các cuộc thi học máy, đồng thời bao gồm các câu trả lời cũng như các cách tiếp cận khác nhau về cách giải quyết các dự án khác nhau.
 

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

Đây là một nguồn tài nguyên tuyệt vời vì nó cho phép bạn áp dụng các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình trong các tình huống thực tế, nhận phản hồi và học hỏi từ các giải pháp của người khác. Không chỉ vậy, nếu bạn thực sự giành chiến thắng trong một cuộc thi Kaggle, điều đó có thể mang lại một chút linh hoạt cho bất kỳ nhà tuyển dụng nào. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đều biết đến Kaggle và sẽ rất ấn tượng rằng bạn có thể giải quyết những vấn đề đó.

Nói tóm lại, tài sản quý giá nhất mà Kaggle cung cấp là dữ liệu trong thế giới thực và các vấn đề trong thế giới thực. Nó mang lại sự tiếp xúc có giá trị với các vấn đề ở cấp độ ngành – và cơ hội được các công ty hàng đầu chú ý.

Tôi có thể hơi thiên vị ở đây với tư cách là người sáng lập StrataScratch, nhưng tôi thành lập công ty vì tôi nhận thấy một vấn đề thực sự: thật khó để chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu. Vì vậy, tôi bắt đầu thu thập các câu hỏi phỏng vấn từ càng nhiều công ty khác nhau càng tốt và phân loại chúng theo độ khó, loại câu hỏi và công ty. Kết quả là một cơ sở dữ liệu gồm hơn một nghìn câu hỏi phỏng vấn thực tế – cả viết mã và không viết mã – cùng với các giải pháp nếu bạn thực sự bối rối.

Theo kinh nghiệm của tôi khi phỏng vấn các công việc về khoa học dữ liệu, điều quan trọng không chỉ là có kỹ năng mà còn là khả năng giữ bình tĩnh và suy nghĩ thấu đáo bất cứ điều gì họ đưa ra cho bạn. Như bạn có thể tưởng tượng, việc đó sẽ dễ dàng hơn rất nhiều nếu bạn đã từng xem câu hỏi phỏng vấn – hoặc một số biến thể của nó – trước đây.

Bạn cũng nên thực hành các câu hỏi phỏng vấn ở mọi giai đoạn trong quá trình tìm việc khoa học dữ liệu của mình, không chỉ khi bạn sắp xếp một cuộc phỏng vấn. Việc thực hành các câu hỏi phỏng vấn IRL giúp bạn biết được vấn đề mà các công ty khoa học dữ liệu quan tâm đến việc giải quyết, cũng như các kỹ năng bạn nên tập trung học hỏi hoặc trau dồi.

Sự thật thú vị: trong khi EDX và Coursera có các khóa học khoa học dữ liệu rất đắt tiền, bạn có thể nhận được tất cả kiến ​​thức tương tự hoàn toàn miễn phí chỉ bằng cách kiểm tra các khóa học. Bây giờ, điều này có nghĩa là bạn không nhận được giấy chứng nhận thành tích của mình, giấy chứng nhận này chắc chắn có giá trị, nhưng bạn nhận được các bài học, hướng dẫn và hướng dẫn đẳng cấp thế giới miễn phí.

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

Chỉ cần tìm khóa học có thông tin bạn quan tâm và đăng ký ở chế độ kiểm tra. Bạn có thể sử dụng điều này để củng cố những điểm yếu trong sơ yếu lý lịch của mình, học các kỹ năng thực hiện dự án cho danh mục đầu tư của mình hoặc chỉ khám phá một chủ đề mà bạn đam mê.

Bạn đang đọc cái này trên KDNugget, vì vậy bạn hẳn đã biết đây là một nguồn tài nguyên hữu ích để có được công việc về khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, KDNuggets không chỉ cung cấp các bài đăng trên blog. Có bộ dữ liệu (một lần nữa, hữu ích cho các dự án), trực tiếp và ảo sự kiện (tuyệt vời cho mạng), lập trình tờ cheat, và giám tuyển đề xuất công cụ.

Tôi đang ném vào Hướng tới khoa học dữ liệu, vì đây là một blog khác chứa đầy các hướng dẫn, hướng dẫn, cách thực hiện, câu chuyện và trải nghiệm cá nhân, v.v. Trong khi một số câu chuyện có tường phí, nhiều câu chuyện được để miễn phí. Bạn có thể dễ dàng duyệt trang chủ TDS và tìm những truyện miễn phí không có ngôi sao nhỏ bên cạnh tên tác giả.

Nói tóm lại, một trong những cách tốt nhất để có được công việc khoa học dữ liệu là học hỏi từ các nhà khoa học dữ liệu khác. Nhiều người trong số họ rất tốt bụng khi đăng nội dung trực tuyến miễn phí để bạn đọc và thưởng thức.

Bạn không chắc chắn nên bắt đầu tìm kiếm việc làm về khoa học dữ liệu ở đâu? Những đối thủ cổ điển như LinkedIn và Indeed chắc chắn giành chiến thắng về số lượng, nhưng tôi thích có cơ sở để tìm việc làm khoa học dữ liệu cho khía cạnh giám tuyển.

Wellfound có một số lợi thế so với các trang tuyển dụng khác. Thứ nhất, các tùy chọn lọc rất mạnh mẽ. Bạn có thể dễ dàng tìm được việc làm dựa trên vòng đầu tư, tiền lương, vốn chủ sở hữu, thị trường, quy mô công ty, v.v.

Thứ hai, chủ yếu là các công ty khởi nghiệp. Nếu bạn đã cố gắng nhưng không kiếm được việc làm ở FAANG, có lẽ đã đến lúc bạn nên chuyển tầm nhìn sang một khung cảnh khác. Các công ty khởi nghiệp đang khao khát tài năng khoa học dữ liệu và nếu bạn có thể mở rộng tầm nhìn của mình để xem xét một nhà tuyển dụng ít thông thường hơn một chút, bạn có thể gặp may mắn hơn.

Thứ ba, nó chỉ mới hơn và mới hơn một chút nên tôi thấy nó mang lại trải nghiệm tìm việc tốt hơn. Các tính năng bao gồm cho bạn biết ai đã đầu tư vào công ty, nhà tuyển dụng đánh giá ứng viên gần đây như thế nào và lấy số liệu thống kê từ Glassdoor về khả năng lãnh đạo và xếp hạng cân bằng cuộc sống/công việc.

nguồn: https://wellfound.com/

Tìm việc chưa bao giờ là thú vị và có vẻ như năm nay còn tệ hơn khi các công ty xuất hiện nhiều bóng ma hơn, khiến bạn phải ngồi qua nhiều vòng phỏng vấn chỉ để nói rằng vị trí đó thực sự đã được tuyển dụng trong nội bộ hoặc chỉ cần nói thẳng đăng việc làm không tồn tại để làm cho mình trông đẹp hơn trước các nhà đầu tư tiềm năng. Có lẽ bạn thậm chí đã gặp phải một đăng tuyển lừa đảo.

Hy vọng rằng danh sách tài nguyên miễn phí này sẽ giúp cuộc sống của bạn dễ dàng hơn một chút. Với năm công cụ miễn phí này, bạn sẽ được trang bị tốt hơn để tìm và có được công việc khoa học dữ liệu lý tưởng của mình.
 
 

Nate Rosidi là nhà khoa học dữ liệu và phụ trách chiến lược sản phẩm. Anh ấy cũng là giáo sư phụ trợ giảng dạy về phân tích và là người sáng lập StrataScratch, một nền tảng giúp các nhà khoa học dữ liệu chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn của họ bằng các câu hỏi phỏng vấn thực tế từ các công ty hàng đầu. Nate viết về các xu hướng mới nhất trong thị trường nghề nghiệp, đưa ra lời khuyên khi phỏng vấn, chia sẻ các dự án khoa học dữ liệu và đề cập đến mọi thứ về SQL.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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