بازار کار برای دانشمندان داده فعال تر از همیشه است و در مسیر رشد سریع در چند سال آینده است. اداره آمار کار ایالات متحده تعداد موقعیت های موجود را پیش بینی می کند حدود 28 درصد افزایش خواهد یافت تا سال 2026

شرکت‌ها مقادیر قابل توجهی پول را برای تحقیقات بازار و تجزیه و تحلیل تجاری سرمایه‌گذاری می‌کنند و فرصت‌های جدیدی را برای دانشمندان داده‌های قدیمی و تازه واردان این حوزه ایجاد می‌کنند. در عین حال، بازار کار نیز رقابتی تر می شود. میانگین پاداش برای موقعیت های علم داده در حال افزایش است زیرا این مشاغل برای مشاغل مهم تر می شوند و مدیران استخدام را تشویق می کنند تا با دقت بیشتری استخدام های جدید را بررسی کنند.

دانشمندان داده‌ای که می‌خواهند در رقابت باقی بمانند یا وارد میدان شوند، به رویکرد درست نیاز دارند. این تکنیک‌ها به آنها کمک می‌کند تا موقعیت جدیدی را جستجو کرده و آن را تضمین کنند.

وضعیت بازار کار جهانی علم داده

 
 
مردم بیش از هر زمان دیگری اطلاعات تولید می کنند - کارشناسان معتقدند داده های جهانی در مسیر درستی قرار دارند in بیش از 175 زتابایت تا سال 2025. در عین حال، نوآوری‌ها در هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها، مجموعه‌های داده‌های بزرگ را برای کسب‌وکارها ارزشمندتر از همیشه کرده است - اما تنها در صورتی که با دانشمندان آموزش‌دیده‌ای کار کنند که بتوانند بینش‌های لازم را کشف کنند.

نیمی از همه کسب و کارهای مورد بررسی از هوش مصنوعی استفاده کرده اند به هر طریقی، و بیشتر می گویند که قصد دارند در آینده نزدیک روی راه حل های مبتنی بر داده سرمایه گذاری بیشتری کنند.

در حال حاضر، دریافت صدها درخواست برای یک پست شغلی علم داده غیرعادی نیست. تقاضای بالاتر همچنین به معنای افزایش غرامت است و کسب‌وکارها در استخدام افرادی که برای این موقعیت‌ها استخدام می‌کنند دقت بیشتری می‌کنند.

در پاسخ، بسیاری از مدیران استخدامی، نیازمندی‌های شغلی فرصت‌های جدید علم داده را افزایش می‌دهند - خواهان اعتبار قوی‌تر، تجربه بیشتر و کلمات کلیدی اضافی هستند. حتی دانشمندان داده با صلاحیت‌های خوب یا سوابق تحصیلی قوی در حال حاضر تضمینی برای موقعیت ندارند.

بهترین روش ها برای رقابت پذیر شدن در بازار جهانی کار

 
دانشمندان داده‌ای که می‌خواهند وارد این حوزه شوند یا موقعیت جدیدی را به دست آورند، برای موفقیت به استراتژی مناسب نیاز دارند. این شش نکته به متخصصان با سابقه و کسانی که تازه وارد این صنعت شده‌اند کمک می‌کند تا کار خود را ایمن کنند.

1. کلمات مناسب برای استفاده را بشناسید

 
آشنایی با کلمات کلیدی صنعت محبوب - مانند Python، SQL، AI و تجزیه و تحلیل داده ها - می تواند به شما کمک کند تا یک CV و رزومه بنویسید که به طور مؤثرتری با مجموعه مهارت های شما ارتباط برقرار کند و از فیلترهای رزومه که اغلب توسط مدیران استخدام استفاده می شود عبور کنید.

همگام شدن با تقاضاهای در حال تغییر صنعت نیز می تواند به شما کمک کند تا شما را رقابتی نگه دارید. در حالی که پایتون یک مهارت ضروری است، کسب و کارهای بیشتری انتظار آشنایی با یادگیری عمیق، ماشین‌های تقویت کننده گرادیان و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را دارند. بسیاری از شرکت ها همچنین از متقاضیان انتظار دارند که در گذشته از روش های بسیار متنوعی برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل استفاده کرده باشند.

2. آشنایی با ابزارهای استاندارد صنعت

 
هنگام درخواست برای موقعیت هایی که انتظار دانش هوش مصنوعی را دارند، تاکید کنید دانش در علم داده و یادگیری ماشین ممکن است به شما کمک کند تا یک مصاحبه را تضمین کنید.

در عین حال از پر کردن کلمات کلیدی، پر کردن غیر طبیعی رزومه با کلمات کلیدی برای شکست دادن اسکنر رزومه یا جلب توجه مدیران استخدام، باید اجتناب شود. سعی کنید آنها را فقط در یک رزومه یا رزومه زمانی به کار ببرید که مرتبط هستند و به شما کمک کنند پیشینه منحصر به فرد و مجموعه مهارت های علم داده خود را توضیح دهید.

3. بیاموزید که چگونه کسب و کارهای بزرگ به دنبال متخصصان علوم داده می گردند

 
بررسی اینکه چگونه شرکت‌های بزرگ دانشمندان داده را استخدام می‌کنند می‌تواند به شما در بهبود رزومه و CV کمک کند. AI و ML شرکت Daitaku اخیرا بود در یک مطالعه موردی نشان داده شده است در مورد اینکه چگونه دانشمندان داده را در سطح بین المللی پیدا می کند. این گزارش تاکید می کند که چگونه مجموعه مهارت ها بیش از جغرافیا اهمیت دارند.

4. از بهترین شیوه های جستجوی کار عمومی استفاده کنید

 
بهترین شیوه های درخواست شغل معمولاً به دانشمندان داده که به دنبال موقعیت جدیدی هستند نیز کمک می کند. تطبیق رزومه و نامه پوششی خود برای هر شغلی که برای آن درخواست می کنید، تلاش بیشتری را می طلبد. با این حال، می تواند به شما کمک کند تا قبل از مصاحبه با مجموعه مهارت های خاص خود ارتباط برقرار کنید و نشان دهید که چگونه برای یک موقعیت خاص مناسب هستید.

5. شبکه با سایر دانشمندان داده

 
شبکه‌سازی فعال با سایر دانشمندان داده و استخدام‌کنندگانی که به دنبال افراد حرفه‌ای هستند می‌تواند به شما کمک کند شبکه خود را گسترش دهید و راحت‌تر فرصت‌هایی را پیدا کنید که با مهارت‌ها و سطح تجربه شما مطابقت دارند.

در حالی که منتظر شنیدن پاسخ مدیران استخدام هستید، ممکن است به دنبال کارهای کوتاه مدتی باشید که به شما کمک کند مهارت های خود را بیشتر توسعه دهید و یک یا دو نکته را به رزومه خود اضافه کنید.

6. کار آزاد را در نظر بگیرید

 
کسب و کارهایی که به دانشمندان داده نیاز دارند اما در تلاش برای پر کردن موقعیت های جدید هستند ممکن است به متقاضیان واجد شرایط کار موقت و آزاد ارائه دهند. پلتفرم هایی مانند UpWork و هیئت های جستجوی شغل آزاد می توانند در این موقعیت ها به شما سرنخ ارائه دهند.

نگاه به آینده: چگونه دانشمندان داده می توانند رقابتی باقی بمانند

 
 
فرصت‌های بیشتری برای دانشمندان داده وجود دارد، اما این بدان معنا نیست که بازار رقابتی کمتری دارد. ارزش فزاینده علم داده و فقدان نامزدهای ماهر باعث شده است که شرکت ها با دقت زیادی استخدام کنند.

دانشمندان داده‌ای که می‌خواهند موقعیت جدیدی پیدا کنند یا وارد بازار شوند، باید روندهای صنعت را دنبال کنند و با تکنیک‌های مختلف استخراج و تحلیل آشنا شوند. بهترین روش‌ها برای جستجوی شغل - مانند رزومه‌های شخصی‌سازی‌شده و استفاده دقیق از کلمات کلیدی - می‌تواند به آنها کمک کند تا مصاحبه را ایمن کنند.

شما می توانید در میان دریایی از رقبا متمایز شوید و با به کارگیری این تکنیک ها به شغل ایده آل علم داده خود برسید.

 
بیوگرافی: دوین پارتیدا یک نویسنده بزرگ داده و فناوری و همچنین سردبیر ارشد است rehack.com

مرتبط:

• چگونه در تبدیل شدن به یک دانشمند داده مستقل موفق شویم
• چگونه متخصصان داده می توانند تنوع بیشتری به رزومه خود اضافه کنند
• چگونه اتوماسیون نقش دانشمندان داده را بهبود می بخشد