8 βήματα για να αποκτήσετε την πρώτη σας δουλειά στο Data Science

Η εύρεση εργασίας στην επιστήμη δεδομένων δεν είναι καθόλου εύκολη προσπάθεια. Αρκετοί ικανοί επιστήμονες δεδομένων θυσιάζουν τον χρόνο, την ενέργεια και τους πόρους τους για να αποκτήσουν πιστοποιήσεις, μόνο για να λάβουν συντριπτικές απαντήσεις στις αιτήσεις εργασίας τους.

Εάν είστε εσείς, έχουμε καλά νέα για εσάς. Το να αποκτήσετε την πρώτη σας δουλειά στην επιστήμη δεδομένων δεν χρειάζεται να είναι τόσο δύσκολο. Από την εκμάθηση των σωστών δεξιοτήτων μέχρι τη διαπραγμάτευση του μισθού σας, ακολουθούν οκτώ βήματα για να αποκτήσετε την πρώτη σας δουλειά στην επιστήμη δεδομένων.

1. Προσδιορισμός και ανάπτυξη Δεξιοτήτων Επιστήμης Δεδομένων In-Demand

Οι υπεύθυνοι προσλήψεων και οι διευθυντές προσλήψεων αναζητούν σύνολα δεξιοτήτων που θα ωφελήσουν περισσότερο τις εταιρείες τους. Επομένως, βεβαιωθείτε ότι αποκτάτε δεξιότητες επιστήμης δεδομένων που σας δίνουν ένα πλεονέκτημα πριν υποβάλετε αίτηση για οποιαδήποτε θέση. Οι περισσότεροι υψηλοί αμειβόμενοι ρόλοι επιστήμης δεδομένων απαιτούν επάρκεια στον προγραμματισμό, τη στατιστική, τη διαχείριση δεδομένων, την οικονομετρία κ.λπ.

Η ανάπτυξη αυτών των δεξιοτήτων αυξάνει τις πιθανότητες εργασίας σας, καθώς οι εργοδότες θέλουν έμπειρα άτομα να εργάζονται με τα δεδομένα τους και να αντλούν την αξία τους. Έτσι, αποκτήστε σκόπιμα πρακτική γνώση όπως πραγματική εμπειρία SQL, κερδίστε πιστοποιήσεις σε τομείς υψηλής ζήτησης και ενισχύστε την τεχνική σας εμπειρία.

Η εκμάθηση των σωστών δεξιοτήτων είναι απαραίτητη, αλλά είναι λιγότερο πιθανό να έχετε τα επιθυμητά αποτελέσματα χωρίς το σωστό οπλοστάσιο. Οι εργοδότες έχουν συγκεκριμένες ανάγκες και δεν μπορεί να τους αρέσει κάθε εργαλείο ή λογισμικό. Για παράδειγμα, ένας εργοδότης μπορεί να χρησιμοποιήσει μια βιβλιοθήκη SQL για τη διαχείριση της βάσης δεδομένων του. Ένας προγραμματιστής SQL με ελάχιστη έως καθόλου γνώση αυτής της βιβλιοθήκης δεν θα ήταν σε θέση να τη διαχειριστεί αποτελεσματικά, επηρεάζοντας αρνητικά τις πιθανότητές του.

Μεγάλα παραδείγματα δημοφιλών εργαλείων περιλαμβάνουν βιβλιοθήκες επιστήμης δεδομένων για Python, Σημειωματάριο Jupyter, Git, Tableau και πολλά άλλα. Αυτά τα εργαλεία διαφοροποιούν τις δεξιότητές σας και διευρύνουν τις προοπτικές σας στην αγορά εργασίας.

3. Δημιουργήστε ένα νικηφόρο βιογραφικό και χαρτοφυλάκιο

Σύμφωνα με Zippia, το 61% των διευθυντών προσλήψεων βλέπουν τα προσαρμοσμένα βιογραφικά ως την νούμερο ένα τακτική για την ενίσχυση των ευκαιριών εργασίας. Ως εκ τούτου, η δημιουργία ενός καλού βιογραφικού είναι κρίσιμης σημασίας για την απόκτηση της πρώτης σας δουλειάς στην επιστήμη δεδομένων, καθώς δημιουργεί μια εξαιρετική πρώτη εντύπωση.

Βεβαιωθείτε ότι το βιογραφικό σας είναι επαγγελματικό και χρησιμοποιεί μια ευανάγνωστη μορφή που τονίζει τις δεξιότητες και τα επιτεύγματά σας. Άλλα απαραίτητα συμβουλές για ένα νικηφόρο βιογραφικό περιλαμβάνει τη χρήση λέξεων-κλειδιών από την περιγραφή της θέσης εργασίας, τη σύνταξη σύντομων περιλήψεων, την επισήμανση μετρήσιμων αποτελεσμάτων και τη συμπερίληψη αξιοσημείωτων πιστοποιήσεων.

Επιπλέον, ένα διαδικτυακό χαρτοφυλάκιο που εμφανίζει την πρακτική εμπειρία σας είναι υψίστης σημασίας για την επίδειξη των ικανοτήτων σας σε σενάρια πραγματικού κόσμου. Η επισύναψη ενός στο βιογραφικό σας επιτρέπει στον εργοδότη σας να δει περαιτέρω τις ικανότητές σας, κάτι που θα αυξήσει τις πιθανότητές σας στα ύψη.

4. Κάντε αίτηση για θέσεις εργασίας

Όπως με όλες τις άλλες εφαρμογές, πρέπει να διαβάσετε προσεκτικά την περιγραφή της θέσης εργασίας και να εξοικειωθείτε με τη θέση που επιθυμείτε. Επιπλέον, μάθετε ό, τι μπορείτε για τον κλάδο στον οποίο κάνετε αίτηση και τα προβλήματα που στοχεύει να λύσει η πιθανή περιγραφή εργασίας σας.

Όταν αναζητάτε αγγελίες εργασίας, να είστε επιλεκτικοί και στρατηγικά να αναζητάτε θέσεις εργασίας για τις οποίες πληροίτε τις απαιτήσεις και σας ενδιαφέρουν. Επίσης, προσαρμόζετε πάντα το βιογραφικό σας και τη συνοδευτική επιστολή σας σε κάθε θέση και συμπεριλαμβάνετε το όνομα του εργοδότη και τα στοιχεία επικοινωνίας στην αίτησή σας. Αυτό συμβαίνει επειδή μια κακή εφαρμογή μπορεί να είναι μεταξύ των λόγοι για τους οποίους δεν μπορείτε να πάρετε μια συνέντευξη.

Πού μπορείτε να βρείτε αγγελίες εργασίας; Έχετε πολλές επιλογές, συμπεριλαμβανομένων ιστοτόπων εργασίας, σελίδων καριέρας εταιρείας και πλατφορμών δικτύωσης όπως LinkedIn. Όποιο κι αν επιλέξετε, συνεχίστε να κάνετε αίτηση μέχρι να λάβετε μια προσφορά. Μην αποθαρρύνεστε από τις απορρίψεις ή τη σιωπή και συνεχίστε να βελτιώνετε το βιογραφικό και τη συνοδευτική επιστολή σας, να επεκτείνετε το δίκτυό σας και να αναζητάτε νέες ευκαιρίες.

5. Προετοιμαστείτε για τη Συνέντευξη

Το να εντυπωσιάσετε τον συνεντευκτή σας είναι το κλειδί για να αποκτήσετε μια θέση εργασίας στην επιστήμη δεδομένων. Επομένως, είναι απαραίτητο να κάνετε επαρκείς προετοιμασίες ανανεώνοντας τις γνώσεις σας σχετικά με τις τεχνικές και τις soft skills πριν από την ημερομηνία συνέντευξης που σας έχει ανατεθεί.

Η αναβάθμιση των στατιστικών, των πιθανοτήτων, του προγραμματισμού και της μηχανικής μάθησης είναι κρίσιμης σημασίας, καθώς αυτές είναι οι κορυφαίες δεξιότητες επιστήμης δεδομένων που θα απαιτήσει κάθε εργοδότης. Θα χρειαστείτε επίσης μια πρακτική ανανέωση σχετικά με τον καθαρισμό και το φιλτράρισμα των δεδομένων, επειδή οι ερευνητές προτιμούν να κάνουν πιο εφαρμοσμένες ερωτήσεις από τις θεωρητικές.

Εν τω μεταξύ, αποφύγετε να αντιγράψετε άσκοπα οποιουσδήποτε κωδικούς ή μοντέλα που δεν σας ανήκουν ή να εξαπατήσετε το δρόμο σας στη συνέντευξη. Μια συνέντευξη στοχεύει να δοκιμάσει τις σε βάθος γνώσεις σας και να αξιολογήσει τι μπορείτε να αναπαράγετε στη δουλειά. Έτσι, το να αντιγράψετε ή να στριμώξετε τη δουλειά κάποιου χωρίς να καταλαβαίνετε τη διαδικασία μπορεί να σας κάνει να μπερδέψετε τη συνέντευξή σας.

Τέλος, μπορεί να σας τεθούν κάποιες ερωτήσεις συμπεριφοράς για να ελέγξετε την ικανότητά σας να συνεργάζεστε με άλλους. Αυτά θα περιλαμβάνουν ερωτήσεις σχετικά με προηγούμενες διαφωνίες, δύσκολες καταστάσεις, λάθη και πώς τα χειριστήκατε. Το να γνωρίζετε τι να περιμένετε και να προετοιμάσετε τις απαντήσεις σας εκ των προτέρων μειώνει τις πιθανότητες να παγώσετε κατά τη διάρκεια αυτών των ενοτήτων.

6. Παρακολουθήστε και λάβετε σχόλια

Η παρακολούθηση αυξάνει τις προοπτικές σας υπενθυμίζοντας στον εργοδότη τα προσόντα σας και ενισχύοντας το ενδιαφέρον και τον ενθουσιασμό σας για τη δουλειά. Μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να ξεχωρίσετε από άλλους υποψηφίους που μπορεί να μην ακολουθήσουν ή να το κάνουν λιγότερο αποτελεσματικά.

Για να παρακολουθήσετε αποτελεσματικά, περιμένετε ένα εύλογο χρονικό διάστημα πριν έρθετε σε επαφή, συνήθως μία ή δύο εβδομάδες μετά την υποβολή αίτησης ή τη συνέντευξη. Η πολύ συχνή ή σύντομα παρακολούθηση μπορεί να πιέσει τον εργοδότη ή να φανεί άσκοπα πιεστικός.

Επιπλέον, θυμηθείτε να είστε σύντομοι και σαφείς στο επόμενο μήνυμά σας, είτε πρόκειται για email, τηλεφωνική κλήση ή σημείωση. Κάνετε check-in για επίσημους σκοπούς, όχι για ανεπίσημη επικοινωνία με ένα αγαπημένο σας πρόσωπο, και πηγαίνοντας κατευθείαν στο θέμα σας βοηθά να διατηρήσετε το ενδιαφέρον του συνεντευκτή σας. Δηλώστε επαγγελματικά τον σκοπό σας, επιβεβαιώστε το ενδιαφέρον σας, επαναλάβετε τα προσόντα σας και εκφράστε την ευγνωμοσύνη σας.

Εάν λάβετε αρνητικά σχόλια, θυμηθείτε ότι η απόρριψη συμβαίνει και μην το πάρετε προσωπικά. Αντίθετα, εκτιμήστε την ευκαιρία, μάθετε από την εμπειρία και προσπαθήστε ξανά. Αυτό θα βελτιώσει τις πιθανότητές σας την επόμενη φορά, και ίσως ακόμη και να βρείτε μια καλύτερη δουλειά από την προηγούμενη.

7. Διαπραγματευτείτε τον μισθό και τα οφέλη σας

Τα χρήματα είναι πάντα ένα ευαίσθητο θέμα, αλλά αυτό δεν σημαίνει ότι πρέπει να αποφεύγετε τις συζητήσεις για τους μισθούς με τον εργοδότη σας. Η εξέταση, οι συνεντεύξεις και η πληρωμή των μισθών των υπαλλήλων προσλήψεων είναι ακριβές, επομένως οι εταιρείες γενικά διστάζουν να κάνουν προσφορές.

Ωστόσο, είναι ζωτικής σημασίας να κάνετε την περίπτωσή σας ευγενικά και να την υποστηρίξετε με τις κατάλληλες πληροφορίες. Για να ζητήσετε υψηλότερο εισόδημα, επιβεβαιώστε τη ζήτησή σας με δεδομένα αγοράς, ανταγωνιστικές αμοιβές ή υψηλότερου επιπέδου εκπαίδευση επιστήμης δεδομένων. Στη συνέχεια, καθορίστε τα χαμηλότερα, στόχο και ιδανικά ποσά σας και ζητήστε τα ιδανικά σας. Με αυτόν τον τρόπο, ο εργοδότης σας αποκτά μια καλύτερη ιδέα για το εισόδημα που σας ταιριάζει και προσπαθεί να ταιριάξει όσο καλύτερα μπορεί.

Σε άκαμπτες περιπτώσεις, να έχετε κατά νου ότι μπορείτε να κάνετε ευνοϊκούς συμβιβασμούς με την εταιρεία. Για παράδειγμα, θα μπορούσατε να ζητήσετε μπόνους υπογραφής, ίδια κεφάλαια, περισσότερο χρόνο άδειας επί πληρωμή (PTO), απομακρυσμένη εργασία ή ευέλικτο ωράριο.

Τέλος, μην λαμβάνετε υπόψη μόνο τα θέλω σας. βρείτε τρόπους να κάνετε με σεβασμό συμφωνίες που θα ήταν βέλτιστες για εσάς και την επιχείρηση. Αυτά τα συμβουλές για τον κατάλληλο μισθό και οι γενικές δεξιότητες διαπραγμάτευσης σίγουρα θα σας προσφέρουν μια φανταστική προσφορά.

8. Δικτύωση και λήψη παραπομπών

Δεν υπάρχει τίποτα κακό να δίνετε προτεραιότητα στην εργασία σας, αλλά το να θεωρείτε ότι η δικτύωση δεν είναι σημαντική είναι επικίνδυνη για την επαγγελματική σας ανάπτυξη. Η δικτύωση οξύνει τις δεξιότητές σας, σας κρατά στην κορυφή των τάσεων και ανοίγει πόρτες σε ευκαιρίες μέσω παραπομπών και συνδέσεων. Το πιο σημαντικό, μπορείτε να δημιουργήσετε μόνιμους δεσμούς με τους ανθρώπους και να μάθετε από τις εμπειρίες τους.

Αρχικά, θέλετε να αναζητήσετε διαφορετικούς τρόπους δικτύωσης, όπως συναντήσεις, podcast, κλήσεις ένας προς έναν, Διχόνοια, Κελάδημα, LinkedIn, ή άλλα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Βρείτε μια στρατηγική που σας ταιριάζει, ανάλογα με την προσωπικότητα και την επαγγελματική σας κατάσταση, και τρέξτε με αυτήν. Ωστόσο, μην ξεχνάτε να βγαίνετε από τη ζώνη άνεσής σας περιστασιακά, καθώς θα σας ωφελήσει περισσότερο από το να τηρείτε συνεχώς μια στρατηγική ρουτίνας δικτύωσης.

Τι ακολουθεί στην Επιστήμη Δεδομένων;

Αφού αποκτήσετε την πρώτη σας δουλειά στην επιστήμη δεδομένων, το επόμενο βήμα σας θα πρέπει να είναι η απόκτηση εμπειρίας και η συνεργασία με ισχυρές κοινότητες επιστήμης δεδομένων όπως η Kaggle είναι ένας τρόπος για να το πετύχετε.

Με το Kaggle, μπορείτε να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας δουλεύοντας με πραγματικά σύνολα δεδομένων και αναλύοντας αμέτρητα παραδείγματα κώδικα. Επίσης, μπορείτε να κερδίσετε βραβεία και αναγνώριση από διαγωνισμούς, να κάνετε ερωτήσεις σε φόρουμ, να δημιουργήσετε φιλίες με ειδικούς του κλάδου και να εκτεθείτε σε νέες ευκαιρίες.