Trg dela za podatkovne znanstvenike je bolj aktiven kot kdaj koli prej in je na poti hitre rasti v naslednjih nekaj letih. Ameriški urad za statistiko dela napoveduje, da bo število razpoložljivih delovnih mest se bo povečal za približno 28 % do leta 2026.

Podjetja vlagajo znatne količine denarja v tržne raziskave in poslovne analize, kar ustvarja nove priložnosti za dolgoletne znanstvenike s podatki in tiste, ki so novi na tem področju. Hkrati postaja tudi trg dela vse bolj konkurenčen. Povprečno nadomestilo za delovna mesta podatkovne znanosti narašča, saj ta delovna mesta postajajo pomembnejša za podjetja, kar spodbuja vodje zaposlovanja, da skrbneje preverjajo nove zaposlene.

Podatkovni znanstveniki, ki želijo ostati konkurenčni ali se prebiti na področje, bodo potrebovali pravi pristop. Te tehnike jim bodo pomagale pri iskanju in zagotavljanju novega položaja.

Stanje na svetovnem trgu dela v znanosti o podatkih

 
 
Ljudje ustvarjajo več informacij kot kdaj koli prej – strokovnjaki verjamejo, da so podatki po vsem svetu na pravi poti in več kot 175 zetabajtov do leta 2025. Hkrati so inovacije na področju umetne inteligence in analize velikih podatkov naredile velike nabore podatkov za podjetja bolj dragocene kot kdaj koli prej – vendar le, če sodelujejo z usposobljenimi znanstveniki, ki lahko odkrijejo potrebna spoznanja.

Polovica vseh anketirana podjetja so uporabljala umetno inteligenco na tak ali drugačen način, in več jih pravi, da nameravajo v bližnji prihodnosti še naprej vlagati v rešitve, ki temeljijo na podatkih.

Trenutno ni nenavadno, da posamezna objava delovnega mesta na področju podatkovnih znanosti prejme na stotine prijav. Večje povpraševanje pomeni tudi dvig nadomestil, podjetja pa so bolj previdna, koga zaposlujejo za ta delovna mesta.

V odgovor mnogi vodje zaposlovanja povečujejo zahteve glede delovnih mest pri novih odprtjih za podatkovno znanost – zahtevajo močnejše poverilnice, več izkušenj in dodatne ključne besede. Tudi podatkovnim znanstvenikom z dobrimi kvalifikacijami ali dobrimi akademskimi rezultati trenutno ni zagotovljen položaj.

Najboljše prakse za konkurenčnost na svetovnem trgu dela

 
Podatkovni znanstveniki, ki se želijo prebiti na področje ali si zagotoviti nov položaj, bodo potrebovali pravo strategijo za uspeh. Teh šest nasvetov bo uveljavljenim strokovnjakom in tistim, ki so novi v industriji, pomagalo varno delo.

1. Poznajte prave besede za uporabo

 
Poznavanje priljubljene ključne besede v industriji — kot so Python, SQL, AI in analitika podatkov — vam lahko pomagajo napisati življenjepis in življenjepis, ki bo učinkoviteje predstavil vaš nabor znanj in premagal filtre življenjepisov, ki jih pogosto uporabljajo vodje zaposlovanja.

Sledenje spreminjajočim se zahtevam industrije vam lahko pomaga tudi pri ohranjanju konkurenčnosti. Medtem ko Python ostaja bistvena veščina, več podjetij pričakuje poznavanje globokega učenja, strojev za pospeševanje gradientov in analitike velikih podatkov. Mnoga podjetja tudi pričakujejo, da so prosilci v preteklosti uporabljali najrazličnejše pristope za rudarjenje in analizo podatkov.

2. Sporočite seznanjenost s industrijskimi standardnimi orodji

 
Ob prijavi na delovna mesta, ki pričakujejo znanje umetne inteligence, poudarjanje znanje na področju podatkovne znanosti in strojnega učenja vam lahko pomaga zagotoviti intervju.

Hkrati se je treba izogibati polnjenju s ključnimi besedami, dejanju nenaravnega polnjenja življenjepisa s ključnimi besedami, da bi premagali skenerje življenjepisov ali pritegnili pozornost menedžerjev zaposlovanja. Poskusite jih zaposliti v življenjepisu ali življenjepisu le, če so ustrezni in vam pomagajo razložiti svoje edinstveno ozadje in nabor znanj o podatkih.

3. Naučite se, kako velika podjetja iščejo strokovnjake za podatkovne znanosti

 
Preučevanje, kako velika podjetja najemajo znanstvenike s podatki, vam lahko pomaga tudi izboljšati svoj življenjepis in življenjepis. AI in ML podjetje Daitaku je bilo pred kratkim predstavljeno v študiji primera o tem, kako najde znanstvenike s podatki na mednarodni ravni. Poročilo poudarja, da so nabori spretnosti pomembnejši od geografije.

4. Izkoristite splošne najboljše prakse pri iskanju zaposlitve

 
Najboljše prakse za prijavo na delovno mesto običajno pomagajo tudi podatkovnim znanstvenikom, ki iščejo novo delovno mesto. Prilagajanje vašega življenjepisa in spremnega pisma vsakemu delovnemu mestu, na katerega se prijavite, bo zahtevalo nekaj dodatnega truda. Kljub temu vam lahko pomaga, da pred intervjujem sporočite svoje posebne veščine in ponazorite, kako ste primerni za določeno delovno mesto.

5. Omrežje z drugimi podatkovnimi znanstveniki

 
Aktivno mreženje z drugimi podatkovnimi znanstveniki in zaposlovalci, ki iščejo strokovnjake, vam lahko pomaga razširiti svoje omrežje in lažje poiskati delovna mesta, ki ustrezajo vašim spretnostim in ravni izkušenj.

Medtem ko čakate na odgovor vodje zaposlovanja, lahko poiščete tudi kratkoročno delo, ki vam lahko pomaga pri nadaljnjem razvoju vaših veščin in vašemu življenjepisu dodaja točko ali dve.

6. Razmislite o samostojnem delu

 
Podjetja, ki potrebujejo podatkovne znanstvenike, vendar se trudijo zapolniti nova delovna mesta, lahko kvalificiranim kandidatom ponudijo začasno in samostojno delo. Platforme, kot so UpWork in plošče za iskanje zaposlitve za samostojne osebe, vam lahko zagotovijo potencialne stranke na teh položajih.

Pogled naprej: kako lahko podatkovni znanstveniki ostanejo konkurenčni

 
 
Za podatkovne znanstvenike je več možnosti kot kdaj koli prej, vendar to ne pomeni, da trg postaja manj konkurenčen. Zaradi naraščajoče vrednosti podatkovne znanosti in pomanjkanja usposobljenih kandidatov podjetja zaposlujejo zelo previdno.

Podatkovni znanstveniki, ki želijo poiskati nov položaj ali se prebiti na trg, bi morali spremljati trende v industriji in se seznaniti z različnimi tehnikami rudarjenja in analize. Najboljše prakse za iskanje zaposlitve – kot so prilagojeni življenjepisi in skrbna uporaba ključnih besed – jim lahko prav tako pomagajo zagotoviti razgovor.

Z uporabo teh tehnik lahko izstopate med morjem konkurentov in pridobite svoje idealno delo na področju podatkovnih znanosti.

 
Bio: Devin Partida je velik pisatelj podatkov in tehnologij, pa tudi glavni urednik ReHack.com

Povezano:

• Kako uspeti postati samostojni znanstvenik podatkov
• Kako lahko strokovnjaki za obdelavo podatkov dodajo več sprememb svojim življenjepisom
• Kako avtomatizacija izboljšuje vlogo podatkovnih znanstvenikov