Как получить свою первую работу в науке о данных без опыта работы

Переиздано Платоном

Читают: 0

Независимо от того, являетесь ли вы новым выпускником, кем-то, кто хочет сменить карьеру, или котом, похожим на приведенного выше, область науки о данных полна вакансий, которые отмечают почти все поля в контрольном списке современного рабочего. Работа в области науки о данных дает вам возможность иметь гарантированную работу, высокооплачиваемую зарплату с возможностью продвижения по службе и возможность работать из любой точки мира. По сути, работа в области науки о данных не составляет труда для тех, кто заинтересован.

Однако во время ужасного поиска работы многие из нас попадают в ситуацию, похожую на эту:

Да, это выглядит довольно знакомо.

Сам сталкиваясь со многими ситуациями, когда компании часто ищут кандидатов с 20-летним опытом работы в возрасте до 22 лет, я понимаю, какое ухудшение возникает, когда вы пытаетесь найти работу, когда вы новичок, кто-то ищет смена карьеры, или даже кота, без соответствующего опыта работы.

Однако это не повод отчаиваться. Хотя многие вакансии в области науки о данных требуют опыта работы, существует множество способов создать собственный опыт работы, который сделает вас подходящим кандидатом для этой карьеры.

Все, что вам нужно, - это немного творчества, выдержки и настойчивости.

В странах, подобных Канаде, где получение университетского образования становится нормой (в 2016 году 54% канадцев в возрасте от 25 до 64 лет имели диплом колледжа или университета.), теперь дело не в том, что вы знаете. Вместо этого речь идет о том, кого вы знаете и кто вас знает.

Погуглите «важность сетей», и вы будете завалены статьями от всех основных игроков (Forbes, Huffington Post, Indeed и т. Д.) О том, почему нетворкинг - это одна из самых важных вещей, которые вы можете сделать для своей карьеры. Forbes говорит об этом лучше всего:

«Нетворкинг - это не только торговля информацией, но и средство для создания долгосрочных отношений с взаимной выгодой». - Бьянка Миллер Коул, Forbes

Хотя нетворкинг - это феноменальный способ получить инсайдерские знания о том, как добиться успеха в конкретной карьере, он также может послужить взаимовыгодным отношениям в будущем.

Я получил свою первую работу в сфере технологий, поддерживая отношения с коллегой по университету. Мы встретились в результате того, что объединились в нашу последнюю четырехмесячную практику. После выпуска мы поддерживали связь. Почти два года спустя я получил сообщение о том, что компания, в которой они работают, заинтересована в том, чтобы нанять меня, чтобы я поработал для них. Благодаря поддержанию этих отношений мне удалось получить свою первую работу после окончания учебы без опыта работы благодаря моему коллеге, заявившему мое имя.

Другими словами, важно завести несколько знакомств, пока вы учитесь в университете, посещать сетевые мероприятия и действительно разговаривать с людьми там, а также заявить о себе, чтобы рекрутеры начали узнавать ваше имя.

Специалисты по обработке данных - прирожденные рассказчики благодаря их способности превращать массивные наборы данных в убедительные визуализации, рассказывающие истории массам. Из-за этого имеет смысл только то, что начинающие специалисты по данным должны писать о своей работе, чтобы продемонстрировать свои коммуникативные навыки будущим работодателям.

Многие специалисты по данным рекламировали преимущества создания блога или написания статей на такой платформе, как Medium. Несмотря на то, что многие говорят, преимущества письма не ограничиваются тем, что делают вас более счастливым и свободным от стресса человеком - письмо также поможет вашей карьере в области науки о данных.

Как я уже упоминал выше, умение рассказывать истории и хороший коммуникатор - важные навыки специалистов по обработке данных, которые улучшаются только тогда, когда они практикуются. Например, объясняя результаты вашего анализа данных широкой публике, вы начинаете думать о данных в простых терминах, которые каждый может понять и оценить. В качестве Ричард Фейнман однажды сказал: «Я не мог снизить его до уровня первокурсника. Значит, мы этого действительно не понимаем ». Письмо не только улучшит ваше общение, но и даст вам более глубокое понимание концепций науки о данных, что сделает вас лучшим специалистом по данным.

Однако преимущества письма на этом не заканчиваются.

Как будущий специалист по анализу данных, статьи, которые вы написали, станут частью вашего профессионального портфолио и позволят рекрутерам лучше понять ваше понимание конкретных концепций. Они не только смогут увидеть, что вы смогли привлечь внимание людей, которые доверяют и ценят вашу работу, но они также смогут увидеть, что вы готовы поделиться своими знаниями для дальнейшего развития жизни и карьеры. коллеги по анализу данных. Кроме того, публикация на веб-сайте, на котором вам платят за вашу работу, говорит рекрутерам о том, что люди так ценят ваши знания, что вам фактически за них платят.

Вот несколько ресурсов, которые вдохновят вас написать:

Почему специалисты по данным должны писать книги и почему я.
Знание есть.

Практические советы по написанию науки о данных
Несколько полезных советов, чтобы начать писать о своих проектах в области науки о данных

Ассоциация морская пехота сказал это лучше всего: импровизировать, приспосабливаться, преодолевать.

Вместо того, чтобы постоянно вести тяжелую битву, плывите по течению и создайте свой собственный консалтинговый бизнес в области анализа данных.

Я знаю по опыту, как это обескураживает, когда вы отправляете сотню резюме только для того, чтобы получить взамен письма с отказом и радиомолчание. Итак, если вас никто не возьмет на работу, наймите себя!

Фриланс - одна из самых страшных вещей, которые люди могут делать, чтобы зарабатывать деньги, и определенно не для всех. Тем не менее, это прекрасная альтернатива тому, чтобы биться головой об стену целыми днями, ожидая, пока потенциальные работодатели ответят вам (или нет).

Если у вас есть навыки и уверенность, почему бы не нанять клиентов-фрилансеров? Это беспроигрышная ситуация. Вы получаете реальный опыт, не испытывая боли и страданий при найме на работу (заметьте, что работа фрилансера может быть такой же болью и страданиями, поэтому это не для всех). Прелесть найма себя заключается в том, что если вы, наконец, получите предложение о работе от одной из ваших желанных компаний благодаря реальному опыту, который вы смогли накопить, вы можете отказаться от фриланса в любое время.

Но кто знает? Может быть, вы в конечном итоге действительно будете наслаждаться жизнью фрилансера. На мой взгляд, стоит рискнуть, если вы не можете найти работу обычным способом.

Если бы вы спросили меня об определении «науки о данных», я бы назвал это междисциплинарной областью, которая фокусируется на решении проблем и сборе информации. Следовательно, вполне логично, что работодатель не захочет нанимать кого-либо, кто не решил никаких проблем или не смог сделать какие-либо выводы из набора данных.

Создавая свои собственные проекты, вы показываете работодателям, что у вас есть врожденное любопытство и драйв, необходимые для успешной работы специалистов по данным. Не только это, но и многие работодатели, работающие в сфере технологий, просят увидеть ваш портфель проектов, чтобы они могли оценить качество вашей работы, прежде чем нанять вас.

Теперь найти бесплатные наборы данных для создания проектов стало проще, чем когда-либо. Думаешь, я шучу? Во время последней проверки было доступно 67,862 XNUMX набора данных по Kaggle для всех. Это много данных.

Кроме того, быстрый поиск приведет вас к сотням статей, полных различных проектов в области науки о данных, которые вдохновят вас. Вот несколько, с которых можно начать.

7 проектов в области науки о данных, которые я планирую завершить в 2021 году
Как я планирую использовать эти проекты, чтобы улучшить свои навыки работы с данными к концу года.

12 проектов по науке о данных на 12 дней Рождества
Актуальные и ценные проекты в области науки о данных, которые вы можете выполнить за день!

12 интересных идей для проектов в области науки о данных для начинающих и экспертов
«Сколько проектов по науке о данных вы уже выполнили?»

Руководство по получению идей проектов в области науки о данных
Как придумывать самообучение, портфолио или бизнес-идеи. От кого-то, у кого слишком много.

Иногда лучший способ получить необходимый опыт работы - выполнять работу бесплатно. Никто не любит работать даром, но в мире, который часто требует, чтобы вы имели 20-летний опыт работы, прежде чем вам исполнится 22 года, работа бесплатно часто является вашим билетом к успеху в поиске работы.

Стажировка, волонтерство или работа на общественных началах - это три лучших способа получить необходимый опыт работы, который ищут многие компании. Эти «рабочие места» не только позволяют вам получить реальный опыт с использованием реальных данных, но также показывают менеджерам по найму, что вы командный игрок, который заработал свой труд трудным путем без оплаты. Кроме того, вы можете получить возможность создавать значимые решения, которые положительно повлияют на многих людей и сообщества на этом пути. Если компания, в которой вы работаете, готова вознаградить вас ярким обзором в вашем профиле LinkedIn или рекомендательным письмом, еще лучше!

Для любого, кто переходит в новую область, будь то выпускник, кто-то, кто хочет сменить карьеру, или даже кот, который научился печатать, отсутствие опыта работы может быть сложной ситуацией, которую нужно преодолеть.

Тем не менее, у вас есть масса возможностей получить опыт работы, если вы готовы ими воспользоваться. Удача склонна благоволить к смелым, и это не более верно, чем для людей, стремящихся добиться успеха в новой области.

Практикуя немного творчества, упорства и настойчивости (а также, возможно, немного терпения), вы будете на правильном пути к получению первой желанной работы в области науки о данных.

Мэдисон Хантер студент бакалавриата наук о Земле, выпускник программного обеспечения. Мэдисон рассуждает о науке о данных, окружающей среде и STEM.

Оригинал, Перемещено с разрешения.