8 kroků k získání první práce v oblasti datové vědy

Najít práci v oblasti datové vědy není v žádném případě snadné. Několik zkušených datových vědců obětuje svůj čas, energii a zdroje, aby získali certifikace, jen aby dostali zdrcující odpovědi na své žádosti o zaměstnání.

Pokud jste to vy, máme pro vás dobrou zprávu. Získat svou první práci v oblasti datové vědy nemusí být tak těžké. Od naučení správných dovedností až po vyjednávání o platu, zde je osm kroků k získání první práce v oblasti datové vědy.

1. Identifikujte a rozvíjejte dovednosti v oblasti datové vědy na vyžádání

Náboroví pracovníci a náboroví manažeři hledají sady dovedností, které budou nejvíce přínosem pro jejich společnosti. Před podáním žádosti o jakoukoli pozici se tedy ujistěte, že získáte dovednosti v oblasti datové vědy, které vám poskytnou výhodu. Většina vysoce placených rolí v oblasti datové vědy vyžaduje znalosti programování, statistiky, správy dat, ekonometrie atd.

Rozvoj těchto dovedností zvyšuje vaše pracovní šance, protože zaměstnavatelé chtějí zkušené jednotlivce, kteří pracují s jejich daty a využívají jejich hodnotu. Tak, záměrně získat praktické znalosti jako reálná zkušenost s SQL, získejte certifikace v oblastech s vysokou poptávkou a podpořte své technické znalosti.

Naučit se správné dovednosti je nezbytné, ale bez správného arzenálu je méně pravděpodobné, že dosáhnete požadovaných výsledků. Zaměstnavatelé mají specifické potřeby a ne každý nástroj nebo software je může oslovit. Zaměstnavatel může například použít knihovnu SQL ke správě své databáze. Programátor SQL s malou nebo žádnou znalostí této knihovny by ji nebyl schopen efektivně spravovat, což by negativně ovlivnilo jeho šance.

Mezi skvělé příklady oblíbených nástrojů patří datové vědecké knihovny pro Python, Jupyter Notebook, Git, Tableau a další. Tyto nástroje diverzifikují vaše dovednosti a rozšiřují vaše vyhlídky na trhu práce.

3. Vytvořte vítězný životopis a portfolio

Podle Zippia61 % náborových manažerů vidí přizpůsobené životopisy jako taktiku číslo jedna, jak zvýšit šance na zaměstnání. Vytvoření dobrého životopisu je proto rozhodující pro získání vaší první práce v oblasti datové vědy, protože vytváří vynikající první dojem.

Ujistěte se, že váš životopis je profesionální a používá snadno čitelný formát zvýrazňující vaše dovednosti a úspěchy. Další zásadní tipy na vítězný životopis zahrnovat používání klíčových slov z popisu práce, psaní krátkých shrnutí, zdůrazňování kvantifikovatelných výsledků a zahrnutí významných certifikací.

Navíc online portfolio, které zobrazuje vaše praktické zkušenosti, je prvořadé při demonstraci vašich schopností ve scénářích reálného světa. Připojením jednoho k vašemu životopisu umožníte zaměstnavateli dále vidět vaši způsobilost, což zvýší vaše šance.

4. Požádejte o zaměstnání

Stejně jako u všech ostatních aplikací si musíte pečlivě přečíst popis práce a seznámit se s požadovanou pozicí. Kromě toho se dozvíte vše, co můžete o odvětví, do kterého se hlásíte, a problémech, které se snaží váš potenciální popis práce vyřešit.

Při hledání nabídek práce buďte vybíraví a strategicky vybírejte pozice, na které splňujete požadavky a máte o ně zájem. Také vždy přizpůsobte svůj životopis a motivační dopis každé pozici a do žádosti uveďte jméno zaměstnavatele a kontaktní údaje. Důvodem je, že špatná aplikace může být mezi důvody, proč se nemůžete zúčastnit pohovoru.

Kde můžete najít pracovní nabídky? Máte mnoho možností, včetně pracovních webů, firemních kariérních stránek a síťových platforem, jako jsou LinkedIn. Ať si vyberete kteroukoli, pokračujte v podávání žádostí, dokud nedostanete nabídku. Nenechte se odradit odmítnutím nebo mlčením a neustále vylepšujte svůj životopis a motivační dopis, rozšiřujte svou síť a hledejte nové příležitosti.

5. Připravte se na rozhovor

Zapůsobit na tazatele je klíčem k získání práce v oblasti datové vědy. Je tedy nezbytné provést odpovídající přípravu tím, že si před přiděleným datem pohovoru osvěžíte své znalosti technických a měkkých dovedností.

Oprášení statistiky, pravděpodobnosti, programování a strojového učení je zásadní, protože to jsou špičkové dovednosti v oblasti datové vědy, které bude každý zaměstnavatel vyžadovat. Budete také potřebovat praktické opakování čištění a filtrování dat, protože tazatelé raději kladou více aplikovaných otázek než teoretické.

Mezitím se vyhněte bezmyšlenkovitému kopírování jakýchkoli kódů nebo modelů, které vám nepatří, nebo podvádění při pohovoru. Cílem pohovoru je otestovat vaše hluboké znalosti a zhodnotit, co můžete v práci reprodukovat. Pokud tedy duplikujete nebo nacpete něčí práci, aniž byste porozuměli procesu, může se stát, že budete v pohovoru tápat.

Nakonec vám mohou být položeny otázky týkající se chování, které otestují vaši schopnost spolupracovat s ostatními. Ty budou zahrnovat dotazy na minulé neshody, obtížné situace, chyby a na to, jak jste je řešili. Vědět, co očekávat, a předem si připravit odpovědi, snižuje pravděpodobnost, že během těchto sekcí zamrznete.

6. Sledujte a získejte zpětnou vazbu

Sledování zvyšuje vaše vyhlídky tím, že připomene zaměstnavateli vaši kvalifikaci a posílí váš zájem a nadšení pro práci. Může vám také pomoci odlišit se od ostatních kandidátů, kteří nemusí následovat nebo to dělají méně efektivně.

Chcete-li efektivně sledovat, počkejte před navázáním kontaktu na přiměřený časový rámec, obvykle týden nebo dva po podání žádosti nebo pohovoru. Příliš časté nebo brzké sledování může vyvíjet nátlak na zaměstnavatele nebo působit zbytečně nátlakově.

Kromě toho nezapomeňte ve své následné zprávě být stručná a jasná, ať už jde o e-mail, telefonní hovor nebo poznámku. Přihlašujete se pro oficiální účely, nikoli pro neformální komunikaci s milovanou osobou, a jít přímo k věci pomáhá udržet zájem tazatele. Profesionálně uveďte svůj účel, potvrďte svůj zájem, zopakujte svou kvalifikaci a vyjádřete svou vděčnost.

Pokud dostanete negativní zpětnou vazbu, pamatujte, že k odmítnutí dochází, a neberte si to osobně. Místo toho oceňte příležitost, poučte se ze zkušeností a zkuste to znovu. Příště tím zvýšíte své šance a možná dokonce získáte lepší práci, než byla ta předchozí.

7. Vyjednejte si plat a výhody

Peníze jsou vždy choulostivá záležitost, ale to neznamená, že byste se měli vyhýbat rozhovorům o platu se svým zaměstnavatelem. Prověřování, pohovory a vyplácení platů náborářům jsou drahé, takže společnosti se obecně zdráhají stahovat nabídky.

Je však životně důležité, abyste svůj případ uvedli zdvořile a podpořili jej vhodnými informacemi. Chcete-li požádat o vyšší příjem, doložte svou poptávku tržními údaji, konkurenčním platem nebo vyšším vzděláním v oblasti datové vědy. Poté si určete nejnižší, cílovou a ideální částku a zeptejte se na svůj ideál. Váš zaměstnavatel tak získá lepší představu o vhodném příjmu pro vás a pokusí se co nejlépe sladit.

V nepružných případech mějte na paměti, že s firmou můžete dělat výhodné kompromisy. Můžete například požádat o bonus za podpis, vlastní kapitál, více placeného volna (PTO), práci na dálku nebo flexibilní pracovní dobu.

A konečně, nezvažujte svá přání sama; najděte způsoby, jak s úctou uzavírat obchody, které by byly optimální pro vás a vaši firmu. Tyto tipy na odpovídající plat a obecné vyjednávací schopnosti vám jistě přinesou fantastickou nabídku.

8. Síť a získat doporučení

Na stanovení priorit ve své práci není nic špatného, ​​ale považovat vytváření sítí za nedůležité je nebezpečné pro váš profesní růst. Networking zdokonaluje vaše dovednosti, udržuje vás na špičce trendů a otevírá dveře příležitostem prostřednictvím doporučení a spojení. A co je nejdůležitější, můžete si vytvořit trvalá pouta s lidmi a poučit se z jejich zkušeností.

Nejprve chcete hledat různé způsoby vytváření sítí, jako jsou setkání, podcasty, individuální hovory, Svár, Cvrlikání, LinkedIn, nebo jiné sociální sítě. Najděte strategii, která vám vyhovuje v závislosti na vaší osobnosti a pracovní situaci, a běžte s ní. Přesto nezapomeňte občas vystoupit ze své komfortní zóny, protože vám to prospěje více než neustálé lpění na rutinní síťové strategii.

Co bude dál v Data Science?

Po přistání vaší první práce v oblasti datové vědy by vaším dalším krokem mělo být získávání zkušeností a spolupráce se silnými komunitami v oblasti datové vědy, jako je Kaggle, je jedním ze způsobů, jak toho dosáhnout.

S Kaggle můžete zdokonalit své dovednosti tím, že budete pracovat se skutečnými datovými sadami a analyzovat nespočet příkladů kódu. Můžete také vyhrát ceny a uznání ze soutěží, klást otázky na fórech, budovat přátelství s odborníky z oboru a vystavovat se novým příležitostem.