データ サイエンスの仕事に就くための 6 つのヒント

現在の就職活動は、多くの卒業生にとって困難で時間のかかるものになっています。 大学や中学校は、多くのキャリア分野で何千人もの卒業生を輩出しています。 ただし、適切な戦略があれば、大勢の中で抜きん出て、世界最高の雇用主に雇われることができます。

データ サイエンスの需要が高まっている理由

非常に人気のある専門家の中には、データ サイエンスの専門家がいます。 データ サイエンスの求人は、今後数年間で少なくとも 50% 増加すると予測されています。 これらの専門家に対する需要の増加は、次のことに起因しています。

• より多くの組織がデータドリブンになり、特に分析に投資している組織の ROI が向上します。 これは、そのような企業がコストを削減するのに役立ちます。
• 自宅からデータ サイエンスの仕事をすることができます。 これにより、雇用主はオフィススペースのコストを節約できます。
• COVID-19 の発生により、企業はデータ サイエンティストを利用してパンデミックの動向を監視し、市場動向を予測し、回復の機会を生み出すための新しいシミュレーションとモデルを考え出しています。

そこで、大学を卒業したての新卒者であろうと、より環境に優しい牧草地を探している者であろうと、有利なスタートを切るために、データ サイエンスの仕事に就くのに役立つヒントをいくつか紹介します。

1.オンラインで自分を売り込む

可能な限り最高の方法で自分自身を売り込みたい場合、最良の出発点は履歴書です。 履歴書には、あなたの良いところをすべて反映する必要があります。 これは、過去のすべての専門的経験、学歴、およびケースに役立つ可能性のある詳細を意味します。 Arc Resumes のような経験豊富なプラットフォームを利用することで、プロフェッショナルな履歴書を作成し、雇用主から適切な注目を集めることができます。

COVID-19 は、雇用主が採用プロセスで使用してきた従来の戦略を解体しました。 社会的距離の要件により、多くの採用担当者は、仮想雇用主ブランディング、評価ツール、およびアウトリーチに移行しています。 このため、次の分野でプレゼンスを確立する必要があります。

• LinkedIn:多くの雇用主は、特にパンデミックの間、LinkedInで従業員検索を行っています。 LinkedIn プロファイルが現在のスキルとコースで更新されていることを確認して、雇用可能性をレベルアップしてください。 採用担当者が最初に目にするのはあなたのプロフィール写真で、第一印象を左右します。 プロの画像をアップロードし、関連するSEO キーワードで最適化された略歴を書き、以前の経験をまとめたものを作成します。 このプラットフォームで見られる可能性を高めるには、データ アナリストの履歴書 LinkedIn のヒントをさらに学習し、オンライン履歴書の作成に役立ついくつかのテンプレートを調べることができます。
• 他のオンライン プラットフォームでポートフォリオを更新する:優れたデータ サイエンスの履歴書を作成するには、時間をかけて業界調査を行い、視覚的に魅力的な形式を採用し、関連する経験と技術的スキルをすべて記載してください。 この情報をあなたのウェブサイトに掲載してください。 最近達成したプロジェクトを紹介する GitHub ポートフォリオを作成することもできます。

2.スキルを追加する

大学の学位で十分ですが、オンライン コースを通じてデータ スキルを習得することで、採用される可能性を高めることができます。 データ サイエンス分野の応募者の場合、雇用主は通常、コンピューター サイエンス、統計学、応用数学、経済学、またはその他の関連コースの学位を持っている人を好みます。

ただし、面接では、ほとんどの雇用主は、無数の学位を持つ候補者よりも、より多くのスキルと経験を持つ候補者を選びます。 現在のセットアップを活用して、より多くの認定資格を取得してください。 データ サイエンスを学ぶことで、次のスキルを習得できます。

• プログラミング スキル:データ サイエンスで特に好まれる言語は、Python、R、C++、Hadoop、および Java です。 スクリプト言語を知っていることも利点です。
• データ スキル:データ管理、データ操作、データ視覚化のスキルが必要です。 構造化照会言語 (SQL) を学習すると、大規模なデータ セット間の関係を理解できるようになります。また、Power BI や Tableau などの他のアプリケーションを使用すると、データを簡単かつわかりやすく提示することができます。
• 機械学習スキル:機械学習は、強化学習を含む教師ありアルゴリズムと教師なしアルゴリズムの両方を使用する、より大きなデータのための高レベルのデータ サイエンスです。

3. 他の専門家とのネットワーク

コースメートや、データ サイエンス分野に長年携わってきた他の専門家との関係やつながりを維持してください。 これにより、良い紹介を獲得したり、周りの機会を最新の状態に保つことができます.

多くの場合、本当の課題は、最初のエントリー レベルの仕事を確保することです。 したがって、良好なつながりのネットワークを持つことは、あなたにとって奇跡をもたらす可能性があります. ネットワーキングはすぐには結果をもたらさないかもしれませんが、長期的には非常に役立ちます。 ネットワークを増やすには、適切なイベントに参加し、興味のある会社で働いている個人に連絡してください。

4. 適切な役割を選択する

この分野の多くの専門家は、ビジネス データを扱います。 したがって、応募する役割が自分のスキルと一致していることを確認する必要があります。 データ アナリスト、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、データ エンジニアは、データ サイエンティストとは異なることを理解してください。

大規模なテクノロジー企業では、新卒者またはインターンの採用後に社内で行われるさらなる専門化が必要です。 データ サイエンティストに素晴らしい機会を提供しているトップ グローバル企業には、Pinterest、Facebook、Lyft、Uber などがあります。 また、フリーランスのデータ アナリストになり、柔軟な勤務スケジュールを持つこともできます。

5.コミュニケーションスキルを磨く

データ サイエンスのキャリアを追求する個人にとってコミュニケーション スキルが重要であると考えている人は多くありません。 彼らは、技術面での優れた能力があれば、求人市場に参入できると考える傾向があります。 面接があることを忘れないでください。これは通常、多くのデータ サイエンスの求職者を遠ざけるものです。

さらに、プレゼンテーションや同僚とのディスカッションのために、会社の会議中にコミュニケーションスキルが必要になります。

6.メンターを持つ

その分野でより経験豊富な人がいることは、初心者にとって非常に役立ちます。 データサイエンスの分野を征服した人は比較的少数です。 メンターに、彼らがこの分野でどのようにここまで来たかを尋ねてください。 また、登録するのに適した専門コースや、データ サイエンス分野でのあなたに合った役割についても案内してくれます。

メンターは、ネットワーキングの取り組みに参加する重要なイベントを知る上でも重要です。 最後に、メンターは、自分では見つけられなかったであろう紹介を提供することができます。

結論

データ管理は、多くの企業、特に電気通信企業、ソーシャル メディア企業などにとって重要なことです。 ほとんどの企業の要件によると、Python、C++、R などのプログラミング言語に関する優れた知識を持っている必要があります。スクリプト言語の優れたスキルも追加の利点になります。

確固たるオンライン プレゼンスを確立して認知度を高め、指導してくれるメンターを探し、ウェブサイトとソーシャル メディア アカウントを最適化し、履歴書をレベルアップする方法を学び続けましょう。 データ サイエンティストの仕事を探すときにこれらのヒントを適用すると、将来、驚くべき結果が得られる可能性があります。

また読む：

• 2021年に夢のソーシャルメディアの仕事を得る6つのスキル
• オンライン ソーシャル プラットフォームの利点
• Adwords で成功するための 10 のヒント