Como conseguir seu primeiro emprego em ciência de dados sem qualquer experiência profissional

Republicado por Platão

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Quer você seja um recém-formado, alguém em busca de uma mudança de carreira ou um gato semelhante ao anterior, o campo da ciência de dados está repleto de empregos que marcam quase todas as caixas da lista de verificação do trabalhador moderno. Trabalhar com ciência de dados dá a você a oportunidade de ter segurança no emprego, um salário bem pago com espaço para promoções e a capacidade de trabalhar em qualquer lugar do mundo. Basicamente, trabalhar em ciência de dados é um acéfalo para os interessados.

No entanto, durante a temida procura de emprego, muitos de nós nos deparamos com uma situação semelhante a esta:

Sim, isso parece muito familiar.

Tendo passado por muitas situações em que as empresas muitas vezes procuram candidatos com 20 anos de experiência profissional antes dos 22 anos, entendo o agravamento que vem ao tentar procurar emprego quando você é um recém-formado, alguém que procura um mudança de carreira, ou mesmo um gato, sem experiência profissional relevante.

No entanto, isso não é motivo para desanimar. Embora muitos empregos em ciência de dados exijam experiência de trabalho, há muitas maneiras de criar sua própria experiência de trabalho que o tornará um candidato elegível para essas carreiras.

Tudo que você precisa é um pouco de criatividade, coragem e perseverança.

Em países semelhantes ao Canadá, onde ter alguma forma de qualificação universitária está se tornando a norma (em 2016, 54% dos canadenses com idades entre 25 e 64 anos tinham uma certificação de faculdade ou universidade), agora não é mais sobre o que você sabe. Em vez disso, é sobre quem você conhece e quem conhece você.

Pesquise no Google “a importância do networking” e você será inundado com artigos de todos os principais players (Forbes, Huffington Post, Certain etc.) sobre por que o networking é uma das coisas mais importantes que você pode fazer pela sua carreira. Forbes diz melhor:

“Networking não é apenas troca de informações, mas também serve como uma avenida para criar relacionamentos de longo prazo com benefícios mútuos.” - Bianca Miller Cole, Forbes

Embora o networking seja uma maneira fenomenal de obter conhecimento interno sobre como se tornar bem-sucedido em uma carreira específica, ele também pode servir como um relacionamento mutuamente benéfico no futuro.

Consegui meu primeiro emprego na área de tecnologia mantendo um relacionamento com um colega de universidade. Nós nos conhecemos como resultado de nossa equipe para nosso último estágio de quatro meses. Após a formatura, mantivemos contato. Quase dois anos depois, recebi uma mensagem dizendo que a empresa para a qual trabalham está interessada em me contratar para fazer alguns trabalhos para eles. Graças a manter esse relacionamento, consegui meu primeiro emprego após a formatura, sem experiência de trabalho, graças ao meu colega colocar meu nome.

Em outras palavras, é importante fazer alguns conhecidos enquanto você está indo para a universidade, para participar de eventos de networking e realmente conversar com as pessoas lá, e se colocar lá para que os recrutadores comecem a saber seu nome.

Os cientistas de dados são contadores de histórias naturais graças à sua capacidade de transformar enormes conjuntos de dados em visualizações atraentes que contam histórias para as massas. Por causa disso, só faz sentido que os aspirantes a cientistas de dados escrevam sobre seu trabalho para demonstrar suas habilidades de comunicação para futuros empregadores.

Muitos cientistas de dados têm elogiado os benefícios de começar um blog ou escrever em uma plataforma como o Medium. Apesar do que muitos dizem, os benefícios da escrita não se limitam a torná-lo uma pessoa mais feliz e livre de estresse - escrever também ajudará na sua carreira de ciência de dados.

Como mencionei acima, ser um contador de histórias e um comunicador sólido em geral são habilidades essenciais dos cientistas de dados que só melhoram quando estão sendo praticadas. Por exemplo, ao explicar os resultados de sua análise de dados ao público em geral, você começa a pensar nos dados em termos simples que qualquer pessoa pode entender e apreciar. Como Richard Feynman disse uma vez: “Eu não poderia reduzi-lo ao nível de calouro. Isso significa que realmente não entendemos. ” A escrita não apenas o tornará um melhor comunicador, mas também proporcionará uma compreensão mais profunda dos conceitos da ciência de dados, tornando-o um cientista de dados melhor.

No entanto, os benefícios da escrita não param por aí.

Como um futuro cientista de dados, os artigos que você escreveu tornam-se parte de seu portfólio profissional e fornecem aos recrutadores uma visão sobre sua compreensão de conceitos específicos. Eles não apenas verão que você conseguiu construir uma sequência de pessoas que confiam e valorizam seu trabalho, mas também verão que você está disposto a contribuir com conhecimento para promover a vida e a carreira de colegas cientistas de dados. Além disso, publicar em um site que paga por seu trabalho diz aos recrutadores que as pessoas valorizam tanto seu conhecimento que você, na verdade, está sendo pago por ele.

Aqui estão alguns recursos para inspirar você a escrever:

Por que os cientistas de dados devem escrever livros e por que eu escrevi.
O conhecimento está lá fora.

Conselhos práticos para redação em ciência de dados
Algumas dicas úteis para começar a escrever sobre seus projetos de ciência de dados

A Fuzileiros navais disse melhor: improvisar, adaptar, superar.

Em vez de lutar constantemente em uma batalha difícil, siga o fluxo e crie seu próprio negócio de consultoria de ciência de dados.

Sei por experiência própria como é desanimador quando você envia uma centena de currículos apenas para receber cartas de rejeição e silêncio no rádio em troca. Então, se ninguém vai contratar você, contrate você mesmo!

Freelancer é facilmente uma das coisas mais assustadoras que as pessoas podem fazer para ganhar dinheiro, e definitivamente não é para todos. No entanto, é uma alternativa justa para bater a cabeça contra a parede por dias a fio esperando que os empregadores em potencial entrem em contato com você (ou não).

Se você tem as habilidades e a confiança, por que não contratar alguns clientes autônomos? É uma situação ganha-ganha. Você obtém experiência do mundo real sem ter que passar pela dor e sofrimento do processo de contratação (veja bem, pode haver tanta dor e sofrimento trabalhando como freelance, por isso não é para todos). A beleza de contratar a si mesmo é que, se você finalmente conseguir uma oferta de emprego de uma de suas cobiçadas empresas, graças à experiência do mundo real que foi capaz de acumular, poderá deixar de ser freelancer a qualquer momento.

Mas quem sabe? Talvez você acabe realmente gostando da vida de freelance. Na minha opinião, vale a pena apostar se você não conseguir encontrar trabalho da maneira convencional.

Se você me pedisse uma definição de “ciência de dados”, eu resumiria como sendo um campo interdisciplinar que se concentra na resolução de problemas e na coleta de informações. Portanto, faz sentido que um empregador não queira contratar alguém que não tenha resolvido nenhum problema ou que não tenha sido capaz de tirar conclusões de um conjunto de dados.

Ao criar seus próprios projetos, você mostra aos empregadores que tem a curiosidade e o impulso inatos necessários para que os cientistas de dados tenham sucesso em seu trabalho. Não só isso, mas muitos empregadores em tecnologia solicitam ver seu portfólio de projetos para que possam ver a qualidade do seu trabalho antes de contratá-lo.

Agora é mais fácil do que nunca encontrar conjuntos de dados gratuitos para construir projetos. Acha que estou brincando? A última vez que verifiquei, havia 67,862 conjuntos de dados disponíveis em Kaggle para qualquer um usar. São muitos dados.

Além disso, uma busca rápida levará você a centenas de artigos cheios de diferentes projetos de ciência de dados para inspirar você. Aqui estão alguns para você começar.

Os 7 projetos de ciência de dados que pretendo concluir em 2021
Como pretendo usar esses projetos para melhorar minhas habilidades de ciência de dados até o final do ano.

12 projetos de ciência de dados para 12 dias de Natal
Projetos de ciência de dados relevantes e valiosos que você pode realizar em um dia!

12 ideias legais de projetos de ciência de dados para iniciantes e especialistas
“Quantos projetos de ciência de dados você concluiu até agora?”

Um guia para obter ideias de projetos de ciência de dados
Como criar ideias de auto-estudo, portfólio ou negócios. De alguém com muitos.

Às vezes, a melhor maneira de obter a experiência de trabalho necessária é fazer o trabalho de graça. Ninguém gosta de trabalhar de graça, mas em um mundo que muitas vezes exige que você tenha 20 anos de experiência profissional antes dos 22, trabalhar de graça costuma ser o seu bilhete para o sucesso na procura de emprego.

Estágio, voluntariado ou trabalho pro bono são três das melhores maneiras de obter a experiência de trabalho necessária que muitas empresas estão procurando. Esses “empregos” não apenas permitem que você ganhe experiência do mundo real usando dados do mundo real, mas também mostram aos gerentes de contratação que você é um jogador de equipe que conquistou sua experiência de trabalho da maneira mais difícil, sem remuneração. Além disso, você pode ter a oportunidade de criar soluções significativas que irão impactar positivamente muitos indivíduos e comunidades ao longo do caminho. Se a empresa para a qual você trabalha está disposta a recompensá-lo com uma avaliação brilhante em seu perfil do LinkedIn ou uma carta de referência, melhor ainda!

Para quem está entrando em um novo campo, seja um recém-formado, alguém em busca de uma mudança de carreira ou mesmo um gato que aprendeu a digitar, a falta de experiência de trabalho pode ser uma situação difícil de superar.

No entanto, existem inúmeras oportunidades para você ganhar experiência de trabalho, desde que esteja disposto a aceitá-las. A fortuna tende a favorecer os corajosos, e isso não é mais verdadeiro do que para as pessoas que procuram fazer sucesso em um novo campo.

Ao praticar um pouco de criatividade, determinação e perseverança (e também talvez um pouco de paciência), você estará no caminho certo para conseguir o cobiçado primeiro emprego em ciência de dados.

Madison Hunter é um estudante de graduação em Geociências, graduado em Desenvolvimento de Software. Madison produz divagações sobre ciência de dados, meio ambiente e STEM.

Óptimo estado. Original. Republicado com permissão.