6 suggerimenti per aiutarti ad ottenere un lavoro nella scienza dei dati

La ricerca di lavoro al giorno d'oggi è diventata impegnativa e richiede molto tempo per molti laureati. Università e scuole medie stanno sfornando migliaia di laureati in molti campi di carriera. Tuttavia, con le giuste strategie, puoi distinguerti dalla massa e farti assumere dai migliori datori di lavoro del mondo.

Perché la domanda di data science sta crescendo

Tra i professionisti più ricercati ci sono esperti di scienza dei dati. Si prevede che le opportunità di lavoro per la scienza dei dati aumenteranno di almeno il 50% nei prossimi anni. La crescita della domanda di queste figure professionali è attribuita a:

• Sempre più organizzazioni stanno diventando basate sui dati, il che a sua volta aumenta il ROI soprattutto per coloro che stanno investendo in analisi . Questo aiuta tali aziende a ridurre i costi.
• Puoi svolgere lavori di scienza dei dati da casa. Ciò consente ai datori di lavoro di risparmiare sui costi degli uffici.
• A causa dello scoppio del COVID-19, le aziende si avvalgono di data scientist per monitorare il comportamento della pandemia, proiettare le tendenze del mercato e elaborare nuove simulazioni e modelli per creare opportunità di ripresa.

Quindi, per darti un buon vantaggio, che tu sia un neolaureato o che cerchi pascoli più verdi, ecco alcuni suggerimenti che possono aiutarti a trovare un lavoro nella scienza dei dati:

1. Commercializza te stesso online

Se vuoi commercializzarti nel miglior modo possibile, il miglior punto di partenza è il tuo curriculum. Il tuo curriculum deve riflettere tutto ciò che di buono c'è in te. Ciò significa tutta la tua esperienza professionale passata, i titoli di studio e qualsiasi dettaglio che può aiutare il tuo caso. Lavorare con una piattaforma esperta come Arc Resumes può aiutarti a creare un curriculum che sarà professionale e aiuterà ad attirare il giusto tipo di attenzione da parte dei datori di lavoro.

Il COVID-19 ha decostruito la strategia tradizionale che i datori di lavoro hanno utilizzato nei processi di reclutamento. Il requisito del distanziamento sociale sta spostando molti reclutatori verso l'employer branding virtuale, gli strumenti di valutazione e la sensibilizzazione. Per questo motivo, dovresti creare la tua presenza nelle seguenti aree:

• LinkedIn: molti datori di lavoro stanno effettuando ricerche di dipendenti su LinkedIn soprattutto durante la pandemia. Assicurati che il tuo profilo LinkedIn sia aggiornato con le tue attuali competenze e corsi per aumentare la tua occupabilità. La prima cosa che il datore di lavoro vedrà è la tua immagine del profilo, che crea la prima impressione. Carica un'immagine professionale, scrivi una biografia ottimizzata con parole chiave SEO pertinenti e qualcosa che racchiuda le tue esperienze precedenti. Per aumentare le tue possibilità di essere visto su questa piattaforma, puoi studiare più suggerimenti di LinkedIn per il curriculum degli analisti di dati ed esaminare alcuni modelli che possono aiutarti a costruire il tuo curriculum online.
• Aggiorna il tuo portfolio su altre piattaforme online: per un curriculum eccezionale sulla scienza dei dati, prenditi del tempo per fare ricerche di settore, adotta un formato visivamente attraente, elenca tutte le tue esperienze e competenze tecniche rilevanti. Inserisci queste informazioni sul tuo sito web. Puoi anche creare un portfolio GitHub che mostri i progetti recenti che hai realizzato.

2. Aggiungi più abilità

Mentre la tua laurea sarà sufficiente, puoi aumentare le tue possibilità di essere assunto acquisendo più competenze sui dati attraverso corsi online. Per i candidati nel campo della scienza dei dati, i datori di lavoro in genere preferiscono quelli con una laurea in informatica, statistica, matematica applicata, economia o altri corsi correlati.

Tuttavia, durante i colloqui, la maggior parte dei datori di lavoro sceglie candidati con più competenze ed esperienza rispetto a quelli con innumerevoli lauree. Approfitta della configurazione che hai ora e guadagna più certificazioni. Puoi acquisire le seguenti competenze studiando la scienza dei dati:

• Abilità di programmazione: i linguaggi altamente preferiti nella scienza dei dati sono Python, R, C++, Hadoop e Java. Conoscere un linguaggio di scripting è anche un ulteriore vantaggio.
• Competenze sui dati: avrai bisogno di competenze nella gestione dei dati, nella manipolazione dei dati e nella visualizzazione dei dati. L'apprendimento del linguaggio SQL (Structured Query Language) ti consente di comprendere la relazione tra set di dati di grandi dimensioni, mentre altre applicazioni come Power BI e Tableau possono aiutarti a presentare i dati in modo semplice e comprensibile.
• Competenze di apprendimento automatico: l'apprendimento automatico è un livello superiore di scienza dei dati per dati più grandi che impiega algoritmi sia supervisionati che non supervisionati, incluso l'apprendimento per rinforzo.

3. Rete con altri professionisti

Mantieni le tue relazioni e connessioni con i tuoi compagni di corso o anche con altri professionisti che operano nel campo della scienza dei dati da molto tempo. Attraverso questo, puoi ottenere buoni referral o rimanere aggiornato sulle opportunità in giro.

Molte volte, la vera sfida è assicurarsi il tuo primo lavoro di livello base. Pertanto, avere una rete di buone connessioni può fare miracoli per te. Il networking potrebbe non produrre risultati immediati, ma a lungo termine può essere estremamente utile. Per aumentare la tua rete, partecipa agli eventi giusti e contatta le persone che lavorano nella tua azienda di interesse.

4. Scegli un ruolo adatto

Molti professionisti in questo campo si occupano di dati aziendali. Pertanto, devi assicurarti che il ruolo per cui ti stai candidando corrisponda alle tue capacità. Comprendi che analisti di dati, data scientist, ingegneri di apprendimento automatico e ingegneri di dati sono diversi dai data scientist.

Le grandi aziende tecnologiche richiedono un'ulteriore specializzazione, che avviene internamente dopo l'assunzione di neolaureati o stagisti. Le principali aziende globali che offrono incredibili opportunità ai data scientist includono Pinterest, Facebook, Lyft e Uber. Puoi anche diventare un analista di dati freelance e avere orari di lavoro flessibili.

5. Lavora sulle tue capacità comunicative

Non molte persone pensano che le capacità di comunicazione siano fondamentali per le persone che perseguono una carriera nella scienza dei dati. Tendono a pensare che la loro abilità negli aspetti tecnici sia abbastanza buona per entrare nel mercato del lavoro. Bene, ricorda che devi sostenere dei colloqui, e questo è ciò che di solito allontana molte persone in cerca di lavoro nella scienza dei dati.

Inoltre, avrai bisogno di capacità comunicative durante le riunioni aziendali per presentazioni e discussioni con i tuoi colleghi.

6. Avere un mentore

Avere qualcuno che è più esperto nel campo può essere molto utile per i principianti. Ci sono relativamente poche persone che hanno conquistato il campo della scienza dei dati. Chiedi al tuo mentore come è arrivato così lontano nel campo. Possono anche guidarti sui giusti corsi professionali a cui iscriverti, nonché sul ruolo che fa per te nel campo della scienza dei dati.

Un mentore è anche fondamentale per conoscere gli eventi importanti a cui partecipare per i tuoi sforzi di networking. Infine, un mentore può darti referenze che non avresti trovato da solo.

Linea di fondo

La gestione dei dati è una cosa fondamentale in molte aziende, in particolare le società di telecomunicazioni, le società di social media, tra le altre. Secondo i requisiti della maggior parte delle aziende, devi possedere un'eccellente conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python, C++ e R. Anche buone abilità nei linguaggi di scripting saranno un ulteriore vantaggio per te.

Crea una solida presenza online per migliorare la tua visibilità, cerca un mentore che ti guidi, ottimizzi il tuo sito web e gli account dei social media e continua ad imparare come migliorare il tuo curriculum. L'applicazione di questi suggerimenti durante la ricerca per il tuo lavoro di data scientist può aiutarti a ottenere risultati sorprendenti in futuro.

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