Cách để có được công việc đầu tiên trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu mà không cần kinh nghiệm làm việc

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Cho dù bạn là sinh viên mới tốt nghiệp, một người đang tìm kiếm sự thay đổi nghề nghiệp hay một con mèo tương tự như ở trên, lĩnh vực khoa học dữ liệu có đầy đủ các công việc đánh dấu gần như mọi ô trong danh sách kiểm tra của người lao động hiện đại. Làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu mang đến cho bạn cơ hội có được công việc đảm bảo, mức lương cao với khả năng thăng tiến và khả năng làm việc từ mọi nơi trên thế giới. Về cơ bản, làm việc trong khoa học dữ liệu là điều không cần bàn cãi đối với những người quan tâm.

Tuy nhiên, trong quá trình tìm kiếm việc làm đáng sợ, nhiều người trong chúng ta gặp phải tình huống tương tự như sau:

Vâng, điều đó trông khá quen thuộc.

Bản thân đã từng gặp phải nhiều tình huống mà các công ty thường tìm kiếm những ứng viên có 20 năm kinh nghiệm làm việc trước 22 tuổi, tôi hiểu sự tồi tệ đi kèm với việc cố gắng tìm việc khi bạn là sinh viên mới ra trường, một người đang tìm kiếm một thay đổi nghề nghiệp, hoặc thậm chí là một con mèo, không có kinh nghiệm làm việc liên quan.

Tuy nhiên, đây không phải là lý do để bạn nản lòng. Trong khi nhiều công việc về khoa học dữ liệu yêu cầu kinh nghiệm làm việc, có rất nhiều cách để tạo ra kinh nghiệm làm việc của riêng bạn sẽ khiến bạn trở thành ứng viên đủ điều kiện cho những nghề nghiệp này.

Tất cả những gì bạn cần là một chút sáng tạo, gan góc và kiên trì.

Ở các quốc gia tương tự như Canada, nơi có một số hình thức bằng cấp đại học đang trở thành tiêu chuẩn (năm 2016, 54% người Canada từ 25 đến 64 tuổi có chứng chỉ cao đẳng hoặc đại học), bây giờ nó không còn về những gì bạn biết. Thay vào đó, nó là về những người bạn biết và những người biết bạn.

Google “tầm quan trọng của mạng”, và bạn sẽ tràn ngập các bài báo từ tất cả những người chơi lớn (Forbes, Huffington Post, Indeed, v.v.) về lý do tại sao mạng là một trong những điều quan trọng nhất bạn có thể làm cho sự nghiệp của mình. Forbes nói tốt nhất:

“Kết nối mạng không chỉ là thông tin giao dịch, mà còn là một phương tiện để tạo ra các mối quan hệ lâu dài cùng có lợi”. - Bianca Miller Cole, Forbes

Mặc dù kết nối mạng là một cách hiện tượng để có được kiến thức nội bộ về cách trở nên thành công trong một sự nghiệp cụ thể, nó cũng có thể đóng vai trò như một mối quan hệ đôi bên cùng có lợi sau này.

Tôi có công việc đầu tiên trong lĩnh vực công nghệ bằng cách duy trì mối quan hệ với một đồng nghiệp ở trường đại học. Chúng tôi gặp nhau là kết quả của việc được hợp tác cho đợt thực tập cuối cùng kéo dài bốn tháng của chúng tôi. Sau khi tốt nghiệp, chúng tôi vẫn giữ liên lạc. Gần hai năm sau, tôi nhận được tin nhắn nói rằng công ty họ đang làm việc muốn thuê tôi làm một số công việc cho họ. Nhờ duy trì mối quan hệ đó, tôi đã có được công việc đầu tiên sau khi tốt nghiệp mà không cần kinh nghiệm làm việc nhờ đồng nghiệp đưa tên tuổi của tôi lên.

Nói cách khác, điều quan trọng là làm quen với một vài người quen khi bạn đang học đại học, tham gia các sự kiện kết nối và thực sự nói chuyện với mọi người ở đó, và đặt bản thân bạn ra ngoài để các nhà tuyển dụng bắt đầu biết đến tên của bạn.

Các nhà khoa học dữ liệu là những người kể chuyện thông minh nhờ khả năng biến những tập dữ liệu khổng lồ thành những hình ảnh trực quan hấp dẫn để kể câu chuyện cho công chúng. Bởi vì điều này, chỉ có ý nghĩa rằng các nhà khoa học dữ liệu tham vọng nên viết về công việc của họ để chứng minh kỹ năng giao tiếp của họ với các nhà tuyển dụng tương lai.

Nhiều nhà khoa học dữ liệu đã quảng cáo những lợi ích của việc bắt đầu một blog hoặc viết trên một nền tảng như Medium. Bất chấp những gì nhiều người nói, lợi ích của việc viết lách không chỉ dừng lại ở việc khiến bạn trở thành một người hạnh phúc hơn, bớt căng thẳng hơn - viết lách cũng sẽ giúp ích cho sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn.

Như tôi đã đề cập ở trên, trở thành một người kể chuyện và một người giao tiếp vững chắc tổng thể, là những kỹ năng thiết yếu của các nhà khoa học dữ liệu chỉ cải thiện khi họ được thực hành. Ví dụ: bằng cách giải thích kết quả phân tích dữ liệu của bạn cho công chúng, bạn bắt đầu nghĩ về dữ liệu theo những thuật ngữ đơn giản mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu và đánh giá cao. Như Richard Feynman từng nói, “Tôi không thể giảm nó xuống mức sinh viên năm nhất. Điều đó có nghĩa là chúng tôi thực sự không hiểu nó ”. Việc viết không chỉ giúp bạn trở thành người giao tiếp tốt hơn mà còn giúp bạn hiểu sâu hơn về các khái niệm khoa học dữ liệu, do đó khiến bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu tốt hơn.

Tuy nhiên, lợi ích của việc viết lách không dừng lại ở đó.

Là một nhà khoa học dữ liệu trong tương lai, các bài báo bạn đã viết sẽ trở thành một phần trong danh mục đầu tư chuyên nghiệp của bạn và cung cấp cho nhà tuyển dụng cái nhìn sâu sắc về hiểu biết của bạn về các khái niệm cụ thể. Họ không chỉ có thể thấy rằng bạn đã có thể xây dựng một đội ngũ những người tin tưởng và đánh giá cao công việc của bạn, mà họ còn có thể thấy rằng bạn sẵn sàng đóng góp kiến thức để nâng cao hơn nữa cuộc sống và sự nghiệp của các nhà khoa học dữ liệu đồng nghiệp. Hơn nữa, việc xuất bản trên một trang web trả tiền cho công việc của bạn cho các nhà tuyển dụng biết rằng mọi người đánh giá cao kiến thức của bạn, rằng bạn thực sự được trả tiền cho nó.

Dưới đây là một số tài nguyên giúp bạn có cảm hứng viết:

Tại sao các nhà khoa học dữ liệu nên viết sách, và tại sao tôi đã làm.
Kiến thức ở ngoài đó.

Lời khuyên thiết thực cho việc viết khoa học dữ liệu
Một số mẹo hữu ích để bắt đầu viết về các dự án khoa học dữ liệu của bạn

Sản phẩm Thủy quân lục chiến nói tốt nhất là: ứng biến, thích nghi, vượt qua.

Thay vì liên tục chiến đấu trong một trận chiến khó khăn, hãy theo kịp dòng chảy và tạo ra doanh nghiệp tư vấn khoa học dữ liệu của riêng bạn.

Theo kinh nghiệm, tôi biết cảm giác chán nản như thế nào khi bạn gửi đi hàng trăm hồ sơ xin việc chỉ để nhận lại những lá thư từ chối và sự im lặng của đài phát thanh. Vì vậy, nếu không có ai sẽ thuê bạn, hãy thuê chính bạn!

Làm việc tự do dễ dàng là một trong những điều đáng sợ nhất mà mọi người có thể làm để kiếm tiền, và nó chắc chắn không phải dành cho tất cả mọi người. Tuy nhiên, đó là một lựa chọn hợp lý để bạn đập đầu vào tường trong nhiều ngày liên tục chờ các nhà tuyển dụng tiềm năng quay lại với bạn (hoặc không).

Nếu bạn có kỹ năng và sự tự tin, tại sao không nhận một số khách hàng tự do? Đó là một tình huống đôi bên cùng có lợi. Bạn có được trải nghiệm thực tế mà không phải trải qua quá trình tuyển dụng (bạn nhớ nhé, có thể có nhiều đau đớn và khổ sở khi làm công việc tự do, đó là lý do tại sao nó không dành cho tất cả mọi người). Vẻ đẹp của việc tự mình tuyển dụng là nếu cuối cùng bạn nhận được lời mời làm việc từ một trong những công ty mà bạn mong muốn nhờ vào kinh nghiệm thực tế mà bạn có thể tích lũy, bạn có thể rời bỏ công việc tự do bất cứ lúc nào.

Nhưng ai biết được? Có lẽ bạn sẽ thực sự tận hưởng cuộc sống tự do. Theo tôi, thật đáng để đánh cược nếu bạn không thể tìm được việc làm theo cách thông thường.

Nếu bạn hỏi tôi định nghĩa về “khoa học dữ liệu”, tôi sẽ tóm tắt nó là một lĩnh vực liên ngành tập trung vào việc giải quyết các vấn đề và thu thập thông tin. Do đó, sẽ có lý khi nhà tuyển dụng không muốn thuê bất kỳ ai chưa giải quyết được bất kỳ vấn đề nào hoặc không thể đưa ra bất kỳ kết luận nào từ tập dữ liệu.

Bằng cách tạo ra các dự án của riêng mình, bạn cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn có trí tò mò bẩm sinh và là động lực cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu để thành công trong công việc của họ. Không chỉ vậy, nhiều nhà tuyển dụng trong lĩnh vực công nghệ yêu cầu xem danh mục dự án của bạn để họ có thể thấy chất lượng công việc của bạn trước khi họ thuê bạn.

Giờ đây, việc tìm các tập dữ liệu miễn phí để xây dựng các dự án trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nghĩ rằng tôi đang đùa? Lần cuối cùng tôi kiểm tra, có 67,862 bộ dữ liệu có sẵn trên Kaggle cho bất kỳ ai sử dụng. Đó là rất nhiều dữ liệu.

Hơn nữa, một tìm kiếm nhanh sẽ dẫn bạn đến hàng trăm bài báo với đầy đủ các dự án khoa học dữ liệu khác nhau để cho bạn nguồn cảm hứng. Dưới đây là một số để giúp bạn bắt đầu.

7 Dự án Khoa học Dữ liệu mà tôi dự định sẽ hoàn thành vào năm 2021
Tôi dự định sử dụng những dự án này như thế nào để cải thiện kỹ năng khoa học dữ liệu của mình vào cuối năm nay.

12 Dự án Khoa học Dữ liệu cho 12 Ngày Giáng sinh
Các dự án khoa học dữ liệu có giá trị và có liên quan mà bạn có thể thực hiện trong một ngày!

12 Ý tưởng về Dự án Khoa học Dữ liệu hay dành cho Người mới bắt đầu và Chuyên gia
"Bạn đã hoàn thành bao nhiêu dự án khoa học dữ liệu cho đến nay?"

Hướng dẫn Nhận Ý tưởng Dự án Khoa học Dữ liệu
Làm thế nào để đưa ra các ý tưởng tự học, danh mục đầu tư hoặc kinh doanh. Từ một người có quá nhiều.

Đôi khi, cách tốt nhất để có được kinh nghiệm làm việc cần thiết là làm công việc miễn phí. Không ai thích làm việc mà không có gì, nhưng trong một thế giới thường yêu cầu bạn phải có 20 năm kinh nghiệm làm việc trước khi bạn 22 tuổi, làm việc miễn phí thường là tấm vé để bạn tìm kiếm việc làm thành công.

Thực tập, tình nguyện hoặc làm công việc chuyên nghiệp, là ba trong số những cách tốt nhất để có được kinh nghiệm làm việc cần thiết mà nhiều công ty đang tìm kiếm. Những “công việc” này không chỉ cho phép bạn có được trải nghiệm thực tế bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực, mà còn cho những người quản lý tuyển dụng biết rằng bạn là người chơi trong nhóm đã kiếm được kinh nghiệm làm việc của họ một cách khó khăn mà không cần trả lương. Hơn nữa, bạn có thể có cơ hội tạo ra các giải pháp có ý nghĩa sẽ tác động tích cực đến nhiều cá nhân và cộng đồng trong quá trình này. Nếu công ty bạn đang làm việc sẵn sàng trả công cho bạn bằng một bài đánh giá hấp dẫn trên hồ sơ LinkedIn của bạn hoặc một lá thư giới thiệu, thì thậm chí còn tốt hơn!

Đối với bất kỳ ai bước vào một lĩnh vực mới, có thể là sinh viên mới ra trường, người đang tìm kiếm sự thay đổi nghề nghiệp, hoặc thậm chí là một con mèo học cách đánh máy, thiếu kinh nghiệm làm việc có thể là một tình huống khó khăn để vượt qua.

Tuy nhiên, có rất nhiều cơ hội để bạn tích lũy kinh nghiệm làm việc miễn là bạn sẵn sàng tiếp nhận chúng. Vận may có xu hướng ủng hộ những người dũng cảm, và điều đó không đúng hơn là đối với những người tìm cách vượt qua trong một lĩnh vực mới.

Bằng cách rèn luyện một chút sáng tạo, gan dạ và kiên trì (và cũng có thể là một chút kiên nhẫn), bạn sẽ dễ dàng đạt được công việc đáng mơ ước đầu tiên đó trong khoa học dữ liệu.

Thợ săn Madison là sinh viên đại học ngành Khoa học Địa lý, tốt nghiệp Nhà phát triển phần mềm. Madison tạo ra những câu nói luyên thuyên về khoa học dữ liệu, môi trường và STEM.

Nguyên. Đăng lại với sự cho phép.