Jak zdobyć pierwszą pracę jako Data Scientist?

Jako naukowiec zajmujący się danymi musisz rozkładać duże ilości danych na użyteczną wiedzę oraz opracowywać oprogramowanie i algorytmy, aby pomóc firmom i organizacjom w uzyskaniu optymalnych operacji. Używałbyś procesów naukowych, metod, algorytmów i systemów naukowych do wydobywania informacji i faktów z nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych procesów danych.

Czy kwalifikujesz się, aby zostać naukowcem danych?

Aby dostać pracę w dziedzinie data science:

• Będziesz potrzebował dyplomu ukończenia studiów ze znajomością języków programowania, takich jak python, R itp.
• Musisz posiadać dobre umiejętności analityczne.

Umiejętności, których pracodawcy poszukują u analityków danych.

Aby zgłębić dziedzinę nauki o danych, potrzebujesz różnych umiejętności technicznych i nietechnicznych.

Umiejętności techniczne Umiejętności nietechniczne

1. Python (język programowania) 1. Statystyka
2. R (język programowania statystycznego) 2. Matematyka
3. SQL (Structured Query Language) 3. Myślenie analityczne
4. duże dane
5. Jawa

Teraz, gdy znasz wymagania techniczne dla analityka danych, jak zdobyć pierwszą pracę jako naukowiec danych?

Sprawdź kursy nauki o danych firmy upGrad

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

Oto metoda, którą należy zastosować, aby znaleźć pracę w dziedzinie nauki o danych:

1. Zbuduj portfolio i CV

Twoje CV powinno zawierać listę wszystkich nabytych umiejętności związanych z nauką o danych. Wymień wszystkie projekty, w których brałeś udział. Należy wspomnieć o stażach i wszelkich wolontariatach, które wykonałeś w dziedzinie data science.

2. Zarejestruj się na portalach pracy i prześlij swoje CV

Szukaj ofert pracy na portalach pracy. Rekruterzy wyszukują potencjalnych kandydatów na portalach pracy. Przeczytaj opisy stanowisk pracy na poziomie podstawowym i umieść powiązane słowa kluczowe, takie jak Python, SQL, Java, w swoim CV oraz w sekcji słów kluczowych na portalach pracy, aby rekruterzy mogli Cię znaleźć za pomocą słów kluczowych w Twoim CV. Sprawdzaj regularne powiadomienia z portali pracy i aplikuj na stanowiska.

3. Polecenia

Poproś znajomych i członków rodziny, którzy pracują w dziedzinie data science, aby polecili Ci wolne miejsca w ich firmie. Szanse na rozmowę kwalifikacyjną z poleceniami są większe niż aplikowanie na portalach pracy, ponieważ firmy ufają swoim pracownikom i biorą pod uwagę kandydatów poleconych przez nich.

4. Bądź aktywnym uczestnikiem Kaggle

Kaggle to internetowa społeczność analityków danych. Jest to platforma, która zapewnia potężne zasoby i narzędzia dla nowych analityków danych. Kaggle zapewnia bezpłatne kursy na temat Pythona, uczenia maszynowego, wizualizacji danych, SQL itp. Kaggle regularnie organizuje konkursy na projekty związane z nauką o danych. Możesz wziąć udział w tych konkursach, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w projektach związanych z nauką o danych i uzyskać wgląd w rzeczywiste projekty.

5. Pisz blogi i współtwórz publikacje naukowe

Pisanie artykułów i blogów pozwala dokładnie poznać koncepcje data science. Pisząc blogi, rozwiniesz umiejętność wyjaśniania danych ogółowi społeczeństwa w prosty sposób, co jest niezbędne dla analityka danych. Artykuły, które piszesz, stanowią część Twojego profesjonalnego portfolio i dają rekruterom wyobrażenie o tym, jak rozumiesz koncepcje danych

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z MBA

6. Praca nad samodzielnymi projektami

Stanowiska związane z nauką o danych wymagają doświadczonych kandydatów i trudno jest zdobyć doświadczenie, zanim będzie można znaleźć pracę. Pracuj więc nad własnymi, niezależnymi projektami, które dadzą wymaganą wiedzę,

i jest to coś, co możesz zaprezentować potencjalnym pracodawcom.

7. Rozważ staż

Jako stażysta będziesz mógł pracować nad projektami data science w firmie. To doskonały sposób na zdobycie praktycznego doświadczenia w data science, a jeśli Twój przełożony zaakceptuje Twoją pracę i będzie pod wrażeniem sposobu, w jaki pracujesz, istnieje duża szansa, że ​​zostaniesz zatrudniony jako pracownik pełnoetatowy. Jeśli nie możesz zdobyć stażu, wolontariat zapewni ci doświadczenie wymagane do pracy w analizie danych.

8. Praca w sieci

Networking jest niezbędny w dzisiejszym życiu korporacyjnym. Niezbędne jest posiadanie kontaktów i ich rozwijanie, aby zapewnić sobie pierwszą pracę jako naukowiec danych. Bądź aktywny na LinkedIn. Podziel się swoją wiedzą, projektami, nad którymi pracowałeś i weź udział w dyskusjach społeczności data science. Udostępniaj posty w odpowiedniej dziedzinie. Komentuj posty udostępniane przez osoby pracujące w Twojej okolicy, a być może zostaniesz zauważony przez potencjalnych rekruterów w dziedzinie data science.

9. Przygotuj się do rozmowy kwalifikacyjnej

Gdy już będziesz miał okazję uczestniczyć w rozmowie kwalifikacyjnej, potraktuj ją poważnie i przygotuj się do rozmowy kwalifikacyjnej. Jeśli denerwujesz się rozmową kwalifikacyjną, poproś znajomego, aby udzielił ci pozorowanej rozmowy kwalifikacyjnej, abyś poczuł się jak na rozmowie kwalifikacyjnej i przezwyciężył nerwowość. Firmy zwykle przeprowadzają pisemne testy umiejętności w celu sprawdzenia zdolności matematycznych, logicznego rozumowania i umiejętności komunikacyjnych. Test umiejętności jest pierwszym krokiem w procesie rozmowy kwalifikacyjnej; dlatego powinieneś poćwiczyć pytania dotyczące umiejętności z książek lub rozwiązać testy umiejętności dostępne w Internecie. Przeczytaj o standardowych pytaniach na rozmowę kwalifikacyjną HR i zastanów się, jak odpowiedziałbyś na te pytania, a na koniec odśwież swoje umiejętności programistyczne i analityczne.

10. Wyglądaj dobrze

Kiedy pojawisz się na rozmowie kwalifikacyjnej, upewnij się, że jesteś ubrany profesjonalnie, wyglądasz reprezentacyjnie i pewnie.

11. Kontynuacja rozmowy kwalifikacyjnej

Nie jest to wymagane, ale uprzejmie jest napisać e-mail do rozmówcy, wyjaśniając, że jesteś wdzięczny i doceniasz możliwość przeprowadzenia z nim wywiadu. Podziękuj rekruterowi za poświęcony czas i prześlij mu najlepsze życzenia znalezienia odpowiedniego kandydata na to stanowisko. Może wytworzyć o tobie pozytywną opinię.

W sierpniu 2020 r. w Indiach było około 93 000 wolnych miejsc pracy w dziedzinie analityki danych. Nawet przy scenariuszu Covid-19 zapotrzebowanie na analityków danych rośnie. Analitycy danych zarabiają konkurencyjne wynagrodzenie. Analityk danych na poziomie podstawowym zarabia około Rs. 5 000 000 rocznie. Starszy analityk danych z doświadczeniem od 1 do 4 lat zarabia około Rs. 6 10 000 rocznie. Istnieje więc wiele miejsc pracy i możliwości dla naukowców zajmujących się danymi. Z odpowiednim zestawem umiejętności, znajomością języków programowania, analitycznym umysłem i networkingiem będziesz w stanie zdobyć swoją pierwszą pracę w dziedzinie data science. Jest to dziedzina, która daje ogromne możliwości uczenia się i daje duże szanse na rozwój w firmie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tableau, nauce o danych, sprawdź program Executive PG IIIT-B & upGrad w Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami branżowymi , 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w znalezieniu pracy w najlepszych firmach.

Przygotuj się na karierę przyszłości

Złóż wniosek o tytuł Master of Science in Data Science - LJMU i IIIT Bangalore